Zur Validität der objektiven Persönlichkeitstest-Batterie LAMBDA...

Diplomarbeit

Titel der Diplomarbeit:

Zur Validität der objektiven Persönlichkeitstest-Batterie

LAMBDA-neu

Verfasser

Georg Mandler

Angestrebter akademischer Grad

Magister der Naturwissenschaften (Mag. rer. nat.)

Wien, im August 2013

Studienkennzahl: A298

Studienrichtung: Psychologie

Betreuer: Univ.- Prof. Mag.Dr. Klaus D. Kubinger

Danksagung:

Zu aller Erst möchte ich mich bei meinen Eltern und meinen Geschwistern recht herzlich

dafür bedanken, dass sie mich bei meinem Studium immer ermutigt haben, meinen Weg zu

gehen. Ohne die finanzielle Unterstützung meiner Eltern wäre es mir nicht möglich

gewesen ein Studium zu absolvieren. Ich möchte mich aber auch für die emotionale

Unterstützung recht herzlich bedanken.

Weiters gilt mein Dank auch Herrn Univ.-Prof. Mag. Dr. Klaus Kubinger, der mir bei

Fragen zum Thema zur Verfügung gestanden ist und mit konstruktiver Kritik dazu

beigetragen hat, dass diese Arbeit zu Stande gekommen ist. Ich möchte mich bei Prof.

Kubinger auch dafür bedanken, dass auf Basis dieser Arbeit ein Artikel verfasst und bei

einem sehr guten Journal eingereicht wurde.

Besonders herzlich möchte ich mich bei Frau Dr. Maria Pollai und Herrn Mag. Marco

Vetter von der Firma SCHUHFRIED bedanken, die mir freundlicherweise Laptops mit

dem Wiener Testsystem zur Verfügung gestellt haben, ohne die ich die Arbeit nicht

durchführen hätte können.

Mein Dank gilt auch Frau Mag. Mercedes Huscsava vom Roten Kreuz Niederösterreich,

die den Kontakt zu den Dienststellen hergestellt hat. Weiters möchte ich mich bei Herrn

Mag. (FH) Christoph Holzhacker vom Landesverband des Roten Kreuzes Niederösterreich

bedanken, der mir ermöglicht hat, in den Bezirksstellen zu testen. Herrn Peter Weigl

(Bezirksstelle Mödling), Herrn Günter Stix (Bezirksstelle Wr. Neustadt), Herrn Ing.

Markus Jäger (Bezirksstelle Baden), Herrn Philipp Weingartshofer (Bezirksstelle

Ernstbrunn-Korneuburg-Stockerau) und Herrn Rudolf Hörschläger (Bezirksstelle St.

Pölten) möchte ich mich für die Unterstützung bei der Akquirierung der Stichprobe und

Datenerhebung recht herzlich danken.

Bedanken möchte ich mich auch bei Herrn Ing. Gerhard Malzer von der Fahrschule „Easy

Drivers bei der WU“ und Herrn Robert Prokop von der Fahrschule „Drive Company:

Fahrschule Schwedenplatz“, die mir ebenfalls bei der Datenerhebung geholfen haben.

Mein Dank gilt auch Herrn Mag. Alexander Haiden und Herrn Mag. Jan Steinfeld, die mir

bei technischen Fragen und Schwierigkeiten zum Programm LAMBDA-neu

weitergeholfen haben.

Zu guter Letzt möchte ich mich noch bei meinen Studienkollegen und Studienkolleginnen

bedanken, die mir immer wieder mit hilfreichen Anregungen und konstruktiver Kritik zur

Seite gestanden sind.

Inhaltsverzeichnis:

I. Einleitung 13

II. Theoretischer Hintergrund 14

1. Gütekriterium Validität 14 1.1. Inhaltliche Gültigkeit 14 1.2. Konstruktvalidität 14 1.3. Kriteriumsvalidität 15

2. Objektive Persönlichkeitstests 15

3. LAMBDA-neu (Lernen, Anwenden, Merken, Belastbarkeit, Denken

Analytisch) 19 3.1. Geschichte von LAMBDA-neu 19 3.2. Generation 1 – LAMBDA 20 3.3. Generation 2 – LAMBDA-neu 21 3.4. Kennwerte in LAMBDA-neu 25 3.5. Lerntypen in LAMBDA-neu 27 3.6. Korrekturen im Programm von LAMBDA-neu (Haiden, 2009) 29

4. Menschliche Informationsverarbeitung – Lernen 30

4.1. Begriffsbildung und Wissenserwerb 30 4.1.1. Begriffe und Kategorien 31 4.1.2. Verknüpfung von neuem und bestehendem Wissen 31

5. Menschliche Informationsverarbeitung – Gedächtnis 32

5.1. Das sensorische Gedächtnis 33 5.2. Das Kurzzeitgedächtnis 33 5.3. Arbeitsgedächtnismodell von Baddeley (1986) 34 5.4. Das Langzeitgedächtnis 35 5.5. Das Vergessen 35

6. Impulsivität bei Lernstrategie und Prüfung 36

III. Empirischer Teil 38

7. Ziel der Untersuchung und Hypothesen 38

8. Methodik 40

8.1. Stichprobe 40 8.2. Testbatterie 44

8.2.1. BAcO (Belastbarkeits-Assessment) 44 8.2.2. Arbeitshaltungen (AHA) 47 8.2.3. INSBAT (Intelligenz-Struktur-Batterie) 49 8.2.4. Aufbau der Testbatterie 54

9. Auswertung und Ergebnisdarstellung 55 9.1. Konstruktvalidierung mittels Explorativer Faktorenanalyse 55 9.2. Extremgruppenvalidierung mittels Einfluss von Impulsivität 59 9.3. Prognostische Validität 61

10. Diskussion 64

11. Ausblick und Kritik 68

12. Zusammenfassung 71

13. Literaturverzeichnis 73

14. Anhang 78

Anhang A: SPSS Ausgabe Deskriptive Statistik der Kennwerte von LAMBDA-neu, samt AHA, BAcO & INSBAT

Anhang B: SPSS Ausgabe Kommunalitäten & unrotierte Faktorenstruktur

Anhang C: SPSS Ausgabe Zwischensubjektfaktoren der MANOVA, samt mittleren Rängen des Kruskal-Wallis-H-Test Anhang D: Entwurf des Artikels Mandler & Kubinger (2013)

Abbildungsverzeichnis:

Abb. 1: Lernmaske; Themenbereich Sozialwissenschaften ist ausgeschlossen worden

Abb. 2: Prüfmaske mit Korrekturmenü am rechten Bildschirmrand

Abb. 3: FRRT-Item aus Phase 2

Abb. 4: Graphische Darstellung des Arbeitsgedächtnismodells von Baddeley (1986), nach

Spada (2006; S.133).

Abb. 5: Labyrinth aus BAcO; die zu steuernde Figur ist oben rechts abgebildet.

Abb. 6: BAcO Untertest „Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens“

Abb. 7: BAcO Untertest „Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens“ mit ausgewählter

Nebentätigkeit „Post“; die mögliche Reaktion ist Sortieren, sie kostet der Person 5

Sekunden Zeit

Abb. 8: AHA Untertest „Flächengrößen vergleichen“

Abb. 9: INSBAT Beispielaufgabe des Untertests „verbal-deduktives Denken“

Abb. 10: INSBAT Untertest „verbales Kurzzeitgedächtnis“; Präsentation der Straßen- und

Ortsnamen

Abb. 11: INSBAT Untertest „verbales Kurzzeitgedächtnis“; Reproduzieren der Straßen-

und Ortsnamen

Abb. 12: INSBAT Untertest „Langzeitgedächtnis“ Einprägephase

Abb. 13: INSBAT Untertest „Langzeitgedächtnis“ Abrufphase

Abb. 14: Scree-Plot mit Kriterium von Eigenwert > 1 der sechs-Faktoren-Lösung

Tabellenverzeichnis:

Tab. 1: Häufigkeitsverteilung Geschlecht

Tab. 2: Häufigkeitsverteilung Rekrutierungsort

Tab. 3: Häufigkeitsverteilung Dienststellen RKNÖ

Tab. 4: Altersverteilung der Stichprobe

Tab. 5: Häufigkeitsverteilung Höchste Abgeschlossene Ausbildung

Tab. 6: Häufigkeitsverteilung Matura

Tab. 7: Faktorladungen der rotierten Lösung; Ladungen über 0,7 sind fettgedruckt,

Ladungen zwischen 0,65 und 0,69 sind kursiv gedruckt.

Tab. 8: Box-M-Test

Tab. 9: Ergebnisse der Multivariaten Tests

Tab. 10: Häufigkeiten der Lerntyp-Cluster vor Ausschluss von Personen

Tab. 11: Häufigkeiten der Lerntyp-Cluster nach Ausschluss von Personen

Tab. 12: Kruskal-Wallis-H-Test

Abstract:

In this study, the validity of LAMBDA-new was investigated in three different ways.

Firstly the construct-validity was investigated by performing an exploratory factor analysis

finding a six-factor-structure. For the exploratory factor analysis the instruments

LAMBDA-new, the objective-personality-tests AHA (Work-Styles) and BAcO

(Resilience-Assessment) and three subtests of INSBAT (Intelligence-Structure-Battery)

have been analysed together. The factors were named preciseness (of learning and

reasoning), barrenness, tardiness, fissionability, focusing and persistence.

Secondly an extreme-group-comparison was performed by splitting the sample into two

distinct groups using the impulsivity-measurement of the objective-personality-test AHA

(Work-Styles). And lastly the prognostic validity was investigated by conducting a

Kruskal-Wallis-H-Test comparing four learning types, derived from the results of

LAMBDA-new in accordance to Karolyi (2009), concerning the results of the final exam

of the trainee-program for paramedics with the Red Cross of Lower Austria.

The results could not dispel all doubt about the validity of LAMBDA-new, but they are

quite promising. The construct validity showed valuable clues for future investigations

while the extreme-group-comparison found that impulsivity does not influence the results

of LAMBDA-new, which is in fact a positive result. Finally the prognostic validation

failed but this could be due to a number of reasons.

13

I. Einleitung:

Mit dieser Diplomarbeit soll der von Haiden (2009) und Karolyi (2009) entwickelte

objektive Persönlichkeitstest LAMBDA-neu (Lernen, Anwenden, Merken, Belastbarkeit,

Denken Analytisch; Kubinger, Haiden, Karolyi & Maryschka, in Druck; in der ersten

Fassung von Kubinger & Maryschka, unpubliziert; s. auch Maryschka, 2002; Ortner,

2002; Kubinger, Haiden, Karolyi & Maryschka, 2012) hinsichtlich der Validität überprüft

werden.

Als computergestützter objektiver Persönlichkeitstest erfasst LAMBDA-neu Kennwerte

aus den Bereichen Lernen, Kurzzeitgedächtnis, logisch-schlussfolgerndes Denken,

Belastbarkeit und Langzeitgedächtnis.

Im Zuge der Arbeit soll im ersten Schritt die Konstruktvalidität von LAMBDA-neu mittels

explorativer Faktorenanalyse konstruktnaher Verfahren aus dem Wiener Teststystem der

Firma SCHUHFRIED überprüft werden. Weiters soll auch die Extremgruppenvaldität

geprüft werden. Dabei werden mittels Messungen der Impulsivität zwei Gruppen gebildet.

Zu guter Letzt wird die prognostische Validität von LAMBDA-neu überprüft werden,

indem die Ergebnisse mit den Ergebnissen der Abschlussprüfung der Ausbildung zum

Rettungssanitäter für Zivildiener beim Roten Kreuz Niederösterreich in Bezug gesetzt

werden.

14

II. Theoretischer Hintergrund:

1. Gütekriterium Validität:

Jedes psychologisch-diagnostische Verfahren muss gewissen psychometrischen

Gütekriterien entsprechen. Dabei kommt dem Gütekriterium der Validität eine besondere

Bedeutung zu.

Laut Kubinger (2009) ist „(…) unter Validität eines Tests zu verstehen, dass er tatsächlich

jenes psychische Merkmal misst, welches er zu messen behauptet (…)“ (Kubinger, 2009;

S. 55).

Die Überprüfung der Validität stellt allerdings nach wie vor eine große Herausforderung

dar, auch deshalb, weil es verschiedene Arten der Validität gibt (Kubinger, 2009).

1.1. Inhaltliche Gültigkeit:

Um die inhaltliche Gültigkeit eines Verfahrens zu überprüfen, werden üblicherweise

Expertenratings herangezogen. Dabei besteht die Aufgabe der Experten darin, zu

beurteilen, ob die Items das zu erfassende Merkmal messen (Kubinger, 2009). Hier stellt

die Definition von „Experte“ die große Herausforderung dar, wodurch unter Umständen

Forschungstraditionen quasi blind fortgeführt werden (Kubinger, 2009).

1.2. Konstruktvalidität:

Von Konstruktvalidität kann dann gesprochen werden, wenn das Verfahren

theoriegeleiteten Vorstellungen entspricht, die sich auf ein theoretisches Konstrukt stützen.

15

Hierbei lassen sich nach Kubinger (2009) im Wesentlichen drei Ansätze unterscheiden.

Mittels Faktorenanalyse wird geprüft, ob ein neues Verfahren mit konstruktnahen

(konvergente Validität) bzw. konstruktfernen Verfahren (diskriminante Validität) auf den

selben bzw. unterschiedlichen Faktoren lädt.

Die zweite Möglichkeit stellt die Multi-Trait-Multi-Method-Matrix (MMTM-Matrix) von

Campbell und Fiske (1959) dar, in der konstruktnahe und konstruktferne Verfahren mittels

Korrelationen analysiert werden.

Zu Letzt besteht noch die Möglichkeit von nicht-korrelativen Ansätzen, wie zum Beispiel

der Extremgruppenvalidierung (Kubinger, 2009).

1.3. Kriteriumsvalidität:

Die letzte Möglichkeit stellt die Kriteriumsvalidierung dar. Dabei wird das neue Verfahren

mit einem Außenkriterium korreliert. Die Herausforderung hierbei ist das Festlegen des

Kriteriums (Kubinger, 2009). Infrage kommen andere Verfahren

(Übereinstimmungsvalidität) oder zukünftige Ereignisse, wie etwa Prüfungsnoten

(prognostische Validität; Kubinger, 2009).

2. Objektive Persönlichkeitstests:

Traditionellerweise werden Persönlichkeitseigenschaften mittels Fragebögen erfasst. Dabei

werden allerdings Schwierigkeiten offensichtlich, die mit der Methode der Messung, dem

Befragen, in Verbindung stehen (Kubinger, 2009).

Wird eine Person über eine Eigenschaft befragt, kann dies in schriftlicher Form oder in

Form eines Interviews geschehen. Bei beiden Varianten ist es möglich, dass die Person

anhand von ganzen Sätzen (statements) oder in Form einzelner Adjektive gefragt wird. Es

ist auch möglich zwei gegensätzliche Pole von Adjektiven zu verwenden, bei denen sich

die Person entscheiden muss, welches eher auf sie zutrifft.

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Allen diesen Varianten ist gemeinsam, dass die Person aktiv über die gefragte Eigenschaft

nachdenken muss. Dabei kann es zu Fehlern kommen, die sich in zwei Bereiche gliedern

lassen. Einerseits ist es möglich, dass eine Person zum Beispiel auf Grund von sozialer

Erwünschtheit, Scham oder fehlender Motivation bzw. auf Grund von Kalkül bewusst die

Antwort in eine Richtung verzerrt, also verfälscht. Es ist möglich die Antworten in positive

(faking good) wie negative (faking bad) Richtung zu verzerren (Kubinger, 2009).

Die Verzerrung kann allerdings auch ohne Vorsatz passieren, weil eine Person

beispielsweise nicht in der Lage ist, über die eigene Persönlichkeit adäquat zu reflektieren

oder die gestellte Frage nicht korrekt versteht (Pawlik, 2006).

Diese Schwierigkeiten führen vor Augen, dass für die Diagnostik von

Persönlichkeitseigenschaften eine andere Art von Erhebung vorteilhaft wäre. Eine

Möglichkeit für die Erfassung von Persönlichkeitseigenschaften ohne die Person zu

befragen geht auf R.B. Cattell zurück. In seiner Theorie der Persönlichkeit geht Cattell

(1958; 1973) von drei Arten von Daten aus, die er als L-Daten (life data), Q-Daten

(questionnaire data) und T-Daten (test data) bezeichnet hat. T-Daten werden mittels

standardisierten Tests erfasst, die Cattell als objektive Persönlichkeitstests bezeichnet.

Die Grundidee dieser objektiven Persönlichkeitstests ist es, Persönlichkeitseigenschaften in

einer Weise zu erfassen, die für die Untersuchungspersonen nicht oder nur schwer

durchschaubar, und dadurch nur schwer oder gar nicht verfälschbar ist. Seit dem ersten

Aufkommen der Idee in den 1950er Jahren durch Cattell, kam es auf Grund der

Schwierigkeit solche Tests zu konstruieren, zu einem relativen Stillstand in der

Entwicklung neuer Verfahren.

Die erste Herausforderung ist, dass nicht jede Persönlichkeitseigenschaft dazu geeignet ist,

in Form eines standardisierten Tests erfasst zu werden. Dies liegt oft daran, dass der Test

zwar prinzipiell konstruierbar wäre, aber die Messintention dahinter sofort offensichtlich

wird und dadurch der Vorteil der Unverfälschbarkeit verloren gehen würde. Es ist

beispielsweise schwer vorstellbar, einen standardisierten Test zur Erfassung von

Extraversion zu konstruieren, der nicht offensichtlich Extraversion zu erfassen versucht

und dabei auch nicht zu sozial erwünschten Antworten anregt.

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Die zweite Herausforderung ist, dass für die Erfassung von Persönlichkeitseigenschaften

mittels standardisiertem Test auch technologische Unterstützung notwendig ist, die für

relativ lange Zeit nicht oder nur unzureichend zur Verfügung stand. Erst mit der

zunehmenden Verbreitung von Computern ab den späten 1980er Jahren konnten objektive

Persönlichkeitstests wieder eine gewisse Renaissance erleben, da ab diesem Zeitpunkt

beispielsweise Reaktionsgeschwindigkeiten im Bereich von Millisekunden erfasst werden

konnten oder die individualisierte Vorgabe von Aufgaben möglich wurde (Ortner, Horn,

Kersting, Krumm, Kubinger, Poyer, Schmitd-Atzert, Schuhfried, Schütz, Wagner-Menghin

& Westhoff, 2007). So wurde es möglich objektive Persönlichkeitstests zu konstruieren,

deren Messintention tatsächlich schwer durchschaubar ist und die wie herkömmliche

Leistungs- bzw. Intelligenztests anmuten, aber in Wahrheit eine Persönlichkeitseigenschaft

erfassen.

Durch den Aufbau wird der Untersuchungsperson allerdings bewusst vorenthalten was

tatsächlich mit einem Test erfasst wird, was unter genauerer Betrachtung ethisch nicht

korrekt ist. Allerdings ist diese Täuschung durch den erhaltenen Mehrwert an

Informationen gerechtfertigt, vor allem dann, wenn die Untersuchungsperson nach der

Erhebung darüber aufgeklärt wird, was genau mit dem Instrument erhoben wurde. Hier

liegt allerdings ein gewisses Problem der objektiven Persönlichkeitstests begründet. Streng

genommen kann ein objektiver Persönlichkeitstest nur ein einziges Mal an einer Person

angewandt werden, weil bei einer erneuten Testung die Messintention bekannt ist und

dadurch ein Verfälschen wieder möglich wäre.

Genauer betrachtet ist die Unverfälschbarkeit der objektiven Persönlichkeitstests auf das

„faking good“, also die bewusst bessere Präsentation der eigenen Eigenschaften,

beschränkt. Es ist durch den Aufbau der objektive Persönlichkeitstests als Leistungstests

immer möglich, dass eine Person bewusst Fehler einbaut, um das Ergebnis negativ zu

beeinflussen (Kubinger, 2006). Dieses Problem scheint aber in den Bereichen, in denen

objektive Persönlichkeitstests vorwiegend eingesetzt werden, eher vernachlässigbar zu

sein.

Objektive Persönlichkeitstests werden beispielsweise für Auswahlprozesse für

Unternehmen oder höhere Bildungseinrichtungen herangezogen. Ebenso kommen

objektive Persönlichkeitstests in Österreich im Rahmen der Verkehrspsychologischen

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Diagnostik zum Einsatz. In diesen Bereichen erscheint es unwahrscheinlich, dass eine

Person bewusst schlechter abschneiden möchte, da entweder die Arbeits- oder

Ausbildungsstelle an jemand anderen vergeben werden könnte, oder beispielsweise der

Verlust des Führerscheins droht, sollten die Ergebnisse nicht den Anforderungen

entsprechen.

Werden objektive Persönlichkeitstests allerdings im Rahmen von Versicherungsfragen

eingesetzt, ist es hingegen sehr wohl denkbar, dass eine Person bewusst verfälscht, vor

allem, wenn es darum geht, eine Schadenersatzforderung oder frühzeitige Pensionierung

durchzusetzen (Kubinger, 2009).

Durch diese spezielle Art und Weise, wie Persönlichkeitseigenschaften erfasst werden,

aber auch durch die über die Zeit veränderte Bedeutung des Wortes „objektiv“ schlägt

Kubinger (2006) die neue Bezeichnung „experimentalpsychologische

Verhaltensdiagnostik“ als Alternative zu objektive Persönlichkeitstests vor.

Durch diese Begriffsänderung und den starken Bezug zum Verhalten, sowie den stark an

theoretischen Annahmen orientierten Aufgabenstellungen der objektiven

Persönlichkeitstests, erscheint die Neubezeichnung der objektiven Persönlichkeitstests

gerechtfertigt. Kubinger (2006) definiert „experimentalpsychologische

Verhaltensdiagnostik“ folgendermaßen:

„Die experimentalpsychologische Verhaltensdiagnostik als eine

(psychologische) „Technologie“ bezieht sich auf Verfahren, die aus dem

beobachtbaren Verhalten bei experimentell variierten

Leistungsanforderungen persönliche Stilmerkmale erschließen, wobei die

Registrierung der Art und Weise der Problembearbeitung der Computer

übernimmt.“ (Kubinger, 2006; S.50).

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3. LAMBDA-neu (Lernen, Anwenden, Merken, Belastbarkeit, Denken

Analytisch):

3.1. Geschichte von LAMBDA-neu:

Die Anfänge von LAMBDA-neu reichen bis in die frühen 1990er Jahre zurück, in denen

erkannt wurde, dass Tests zur Lernfähigkeit zwar von Bedeutung wären, aber nicht in

zufriedenstellendem Maß vorhanden waren (Kubinger, Haiden, Karolyi & Maryschka, in

Druck.).

Tatsächlich wurde bzw. wird bis heute die Lernfähigkeit von Untersuchungspersonen

meist über Merkfähigkeits- und Gedächtnistests erfasst, was aber eine detaillierte Analyse

der ablaufenden Prozesse nicht erlaubt. Es wird vielmehr durch das Ergebnis von

Lernprozessen auf die Lernprozesse selbst geschlossen. Problematisch ist dieser Ansatz

vor allem dann, wenn im Zuge einer Beratungssituation zu Lernschwierigkeiten Auskunft

über die Ursachen gegeben werden soll. Durch die Betrachtung der Ergebnisse allein,

können beispielsweise suboptimale oder kontraproduktive Lernstrategien nicht erkannt

werden. Daher wurde deutlich, dass die Entwicklung neuer Instrumente diese Lücke füllen

könnte.

Die Problematik der Diagnostik von Lernfähigkeit ist allerdings nicht erst seit den 1990er

Jahren bekannt. Vielmehr ist es ein relativ altes Thema in der psychologischen Diagnostik.

Beispielsweise hat Guthke (1972) vorgeschlagen, wie die Lernfähigkeit von Personen

erfasst werden könnte.

In seinem Konzept der intellektuellen Lernfähigkeit versuchte er, die Lernfähigkeit einer

Untersuchungsperson dadurch zu erfassen, wie sehr sie durch Feedback dazu in der Lage

ist, ihre Leistung in einem Intelligenz- oder Leistungstest zu verbessern (Guthke, 1972).

Das Konzept basiert dabei darauf, dass im Fall der Nicht-Lösung einer Aufgabe Feedback

an die Untersuchungsperson gegeben wird, die Hinweise auf den Lösungsweg des Items

geben, ohne aber genau vorzugeben, wie die Aufgabe zu lösen ist.

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Problematisch an diesem Ansatz ist allerdings, dass Feedback sehr individuell wirkt und

daher am Besten an die jeweilige Untersuchungsperson angepasst werden sollte, was

logistisch wie ökonomisch nicht durchführbar wäre.

Außerdem ist es sehr zeitaufwändig, einen solchen Lerntest vorzugeben und zu bearbeiten.

Weiters kann in diesem Zusammenhang eher Auskunft darüber gegeben werden, wie gut

eine Person dazu in der Lage ist, aus eigenen Fehlern zu lernen bzw. Feedback zu eigenen

Fehlern anzunehmen, als tatsächlich darüber, wie gut eine Person insgesamt lernt.

Trotzdem ist die Idee des Feedbacks an die Untersuchungsperson als Inspiration für die

Entwicklung von LAMBDA herangezogen worden. Zusätzlich sind Elemente von

objektiven Persönlichkeitstests in LAMBDA enthalten.

3.2. Generation 1 – LAMBDA:

In der ersten Generation von LAMBDA (Kubinger & Maryschka, unpubl., siehe

Maryschka, 2002) musste von den Untersuchungspersonen ein Organigramm einer fiktiven

Firma gelernt werden. Dabei steht der Untersuchungsperson so viel Zeit zur Verfügung,

wie sie benötigt, um sich die Inhalte einzuprägen, es besteht also keinerlei Zeitdruck.

Nachdem die Person das Organigramm gelernt hat, wird sie gebeten Organigramme zu

bearbeiten, in denen einige Informationen nicht korrekt sind. Die Aufgabe der Person ist

es, die falschen Informationen zu erkennen und durch die Richtigen zu ersetzten. Ziel ist es

fünf aufeinander folgende Organigramme richtig zu stellen. Gelingt es der Person nicht,

fünf Organigramme richtig zu stellen, so wird sie wieder in die Lernphase zurückversetzt

und muss von vorne beginnen. Obwohl dabei nicht schriftlich darauf hingewiesen wird, ist

das Einblenden der Lernphase (also des ursprünglichen Organigramms) eine Art Feedback,

ähnlich zum Konzept von Guthke (1972). Das dabei implizierte Feedback besagt, dass die

Inhalte wohl noch nicht ausreichend gut gelernt und daher noch einmal durchgesehen

werden sollten.

Sobald es der Person gelingt fünf aufeinander folgende Organigramme richtig zu stellen,

wird sie in die Phase 2 weitergeleitet. Dabei müssen 10 Aufgaben aus einem Test zum

logisch-schlussfolgernden Denken bearbeitet werden. Der verwendete Test ist „Rechnen in

21

Symbolen“ (RIS; Schmotzer, Kubinger & Maryschka, 1994). Bei RIS muss eine Person

mathematische Gleichungen lösen. Statt den Zahlen finden sich in den Aufgaben aber

andere Symbole, mit denen analog zu Zahlen gerechnet werden muss. Anschließend

werden in der Phase 3 erneut 10 Aufgaben von RIS vorgegeben, allerdings muss die

Person zwischen den Aufgaben wieder ein Organigramm aus der Phase 1 bearbeiten.

Damit wird Stress erzeugt und gleichzeitig die mittelfristige Merkfähigkeit der Person

überprüft.

Aufbauend auf LAMBDA wurde der Test LAsO weiterentwickelt (Fill-Giordano, 2003).

Ein weiterer Test, der LAMBDA vom Konzept her ähnelt, ist CLIK (Unterfrauner, 2003).

3.3. Generation 2 – LAMBDA-neu:

LAMBDA-neu verbindet wie schon LAMBDA die Eigenschaften eines objektiven

Persönlichkeitstests mit jenen eines herkömmlichen Leistungstests.

Der Aufbau von LAMBDA-neu ist erneut in 3 Phasen geteilt. Die erste Phase besteht nun

allerdings aus der Aufgabe sich eine Informations-Matrix mit sechs Blöcken von

Informationen einzuprägen. Jeder Block besteht aus vier Informationseinheiten. Diese

Informationseinheiten sind Wörter, Formeln, Bilder und Zahlen aus verschiedenen

Themenbereichen.

Die zur Verfügung stehenden Themenbereiche sind:

• Betriebswirtschaft

• Geisteswissenschaft

• JUS

• Medizin

• Naturwissenschaft

• Sozialwissenschaft

• Technik

Während der Instruktion kann die Untersuchungsperson auswählen, welchen der sieben

Themenbereiche sie nicht lernen möchte. Die anderen sechs Themenbereiche werden dann

in der Matrix angezeigt. (Abb. 1)

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Abb. 1: Lernmaske; Themenbereich Sozialwissenschaften ist ausgeschlossen worden

Durch den Ausschluss eines Themenbereichs ist es auch möglich Rückschlüsse auf die

Interessen einer Untersuchungsperson zu ziehen. Allerdings wurde dieser Aspekt in der

vorliegenden Arbeit nicht berücksichtigt. Nähere Informationen zu diesem Ansatz findet

der interessierte Leser bei Proyer (2006) und Karolyi (2009).

Nachdem sich die Untersuchungsperson die Inhalte der Lernmaske eingeprägt hat, muss

sie in die Prüfphase wechseln. Die Untersuchungsperson kann wie schon in der ersten

Generation von LAMBDA beliebig lange damit verbringen, die Inhalte zu lernen, es

besteht kein Zeitdruck.

Die Prüfphase von LAMBDA-neu enthält die selbe Informations-Matrix wie die

Lernphase, allerdings sind manche Inhalte fehlerhaft. Die Aufgabe der

Untersuchungsperson ist es, die falschen Informationseinheiten zu erkennen und

endsprechend zu korrigieren. Dafür steht eine Liste am rechten Bildschirmrand zur

Verfügung, in der die richtige Information angeklickt werden muss (Abb. 2).

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Abb. 2: Prüfmaske mit Korrekturmenü am rechten Bildschirmrand

Sobald die Person alle Inhalte, die sie für falsch hält ausgetauscht hat, kann sie zur

nächsten Aufgabe wechseln. Insgesamt soll die Person fünf Prüfmasken in Folge richtig

stellen. Unterläuft der Person ein Fehler, wird die Person erneut zur Lernphase

zurückgeworfen und muss von vorne beginnen. Wenn es aber gelingt, fünf Masken richtig

zu stellen, wird die Person in die Phase 2 des LAMBDA-neu weitergeleitet.

Die Phase 2 des LAMBDA-neu ist im Unterschied zur ersten Generation ein Test zum

verbal-logisch-schlussfolgernden Denken. Der verwendete Test ist eine noch unpublizierte

Entwicklung des Arbeitsbereichs Psychologische Diagnostik der Fakultät für Psychologie

der Universität Wien mit dem Namen „Family Relations Reasoning Test“ (FRRT, s.

vorläufig Poinstingl, 2009). Die Aufgabe besteht darin, aus gegebenen

Verwandtschaftsbeziehungen durch logisches Schlussfolgern die korrekte Verwandtschaft

zweier Personen abzuleiten. Die Aufgaben sind mit einem „1 aus 8“ Multiple-Choice-

Antwortformat versehen (Abb. 3).

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Abb. 3: FRRT-Item aus Phase 2

Nach neun Aufgaben des FRRT (in der ersten Generation noch 10 Aufgaben von RIS)

beginnt die Phase 3 des LAMBDA-neu. In der Phase 3 werden neben den restlichen neun

zu bearbeitenden Aufgaben des FRRT, in zufälligen Zeitintervallen erneut Prüfmasken der

Phase 1 eingeblendet. Die Untersuchungsperson muss diese Masken bearbeiten, bevor sie

mit der Bearbeitung der Aufgaben des FRRT fortfahren kann. Die Items des FRRT sind

Rasch-Modell-konform und wurden für die Phase 2 und 3 anhand der

Schwierigkeitsparameter der Items parallelisiert.

Hier wird ein wesentlicher Unterschied zur ersten Generation von LAMBDA deutlich, in

der die Prüfmasken erst nach der Bearbeitung der Aufgaben präsentiert wurden. Durch die

Unterbrechungen wird für die Untersuchungspersonen erneut Stress erzeugt, was

LAMBDA-neu auch diesbezüglich zu einem objektiven Persönlichkeitstest macht.

Daneben dient die Unterbrechung auch wieder dazu, zu überprüfen, wie gut sich die

Untersuchungspersonen die Inhalte aus Phase 1 eingeprägt haben.

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3.4. Kennwerte in LAMBDA-neu:

Die Kennwerte aus LAMBDA-neu erfassen Aspekte von Merkfähigkeit, Lernleistung,

Belastbarkeit und mittelfristiger Merkfähigkeit. Alle Beschreibungen sind Kurzfassungen

der Beschreibungen bei Karolyi (2009) und können dort genauer nachgelesen werden.

Kennwerte Phase 1:

• Kriterium erreicht/nicht erreicht (KRITERIU): gibt an, ob es einer

Untersuchungsperson gelungen ist, das Kriterium von fünf aufeinander folgenden

richtiggestellten Prüfmasken zu erreichen. Es ist ein Indikator für das erfolgreiche

Anwenden von Lern- bzw. Bearbeitungsstrategien.

• Anzahl der Lernphasen (LPH): gibt die Anzahl benötigter Lernphasen wieder. Je

niedriger die Anzahl, desto besser die Lernstrategie, da in wenigen Durchgängen

alle relevanten Informationen gemerkt wurden.

• Anzahl der Prüfmasken (PPH): gibt die Anzahl bearbeiteter Prüfmasken an bevor

das Kriterium erreicht, oder der Test automatisch abgebrochen wurde. Auch hier

steht eine niedrige Anzahl für eine gute Lernleistung.

• Lernquotient (LERNQUO): gibt den Anteil der gelösten Prüfmasken an den

insgesamt bearbeiteten Prüfmasken an. Dieser Kennwert gibt die Merkfähigkeit

einer Person an.

• Anzahl der Fehler (FEHLER): gibt die Gesamtanzahl aller Fehler an, die die Person

in der Bearbeitung gemacht hat. Je höher die Anzahl an Fehlern, desto geringer die

Merkfähigkeit.

Die Art der Fehler kann in LAMBA-neu ebenfalls analysiert werden und wird mit den

folgenden Kennwerten beschrieben:

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o Nicht ausgebesserte Fehler (NA): gibt die Anzahl jener Fehler an, bei denen

die Untersuchungsperson eine falsche Information übersehen hat. Dies kann

einerseits bedeuten, dass die Aufmerksamkeit nicht optimal ausgeprägt war,

oder aber, dass die Merkfähigkeit beeinträchtigt war.

o Falsch auf Falsch (FF): gibt die Anzahl jener Fehler an, bei denen die

Untersuchungsperson den Fehler zwar erkannt hat, aber nicht in der Lage

war auf die richtige Informationseinheit zu korrigieren. Es handelt sich um

einen Indikator für mangelnde Merkfähigkeit bzw. weniger ausgereifte

Anwendung von Lernstrategien.

o Richtig auf Falsch (RF): gibt die Anzahl der Fehler an, bei denen eine

richtige Informationseinheit für falsch gehalten und daher zu Unrecht mit

einer Anderen ausgetauscht wurde. Dieser Kennwert liefert Hinweise auf

mangelnde Präzision beim Lernen.

• Unnötige Null-Fehler-Durchgänge (NULLF): gibt die Anzahl der korrekten

Prüfmasken an, bevor erneut Fehler gemacht wurden und von vorne begonnen

werden musste. Je höher die Anzahl, desto beeinträchtigter ist die Festigung der

gelernten Inhalte.

• Gesamtlernzeit (LZEIT): gibt die Zeit an, die insgesamt für alle Lernphasen

benötigt wurde und liefert Hinweise auf die Lernstrategie.

• Lernzeit 1 (LZ1): gibt die Zeit an, die die Untersuchungsperson in der ersten

Lernphase verbracht hat. Sie ist ein Indikator dafür, ob es der Untersuchungsperson

gelingen wird, das Kriterium zu erreichen und damit für die Lernleistung.

• Relative Lernzeit 1 (RLZ1): ist der Anteil der ersten, an der Gesamtlernzeit, mit

dem auf die Lernleistung geschlossen werden kann.

• Gesamtprüfzeit (PZEIT): gibt die Zeit an, die die Untersuchungsperson benötigt

hat, um die Prüfmasken zu bearbeiten. Je geringer dieser Kennwert, desto besser ist

die Merkfähigkeit ausgeprägt.

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Kennwerte Phase 2 & Phase 3:

• Gelöste FRRT-Items ohne Belastung (FRTPH1): gibt die Anzahl der gelösten

Aufgaben im FRRT (Phase 2 im Testaufbau von LAMBDA-neu) an und gibt die

Ausprägung des logisch-schlussfolgernden Denkens an.

• Gelöste FRRT-Items in der Stressphase (FRTPH2): gibt die Anzahl gelöster FRRT-

Aufgaben in Phase 3 von LAMBDA-neu an und ist ebenfalls ein Indikator für

logisch-schlussfolgerndes Denken.

• Belastbarkeitsquotient (BELQUO): gibt den Anteil der gelösten FRRT-Items der

Phase 3 von LAMBDA-neu (Stressbedingung) an der Gesamtleistung (Phase 2 & 3

gemeinsam) an und ist ein Indikator für die Belastbarkeit der Untersuchungsperson.

• Anzahl der Prüfmasken in der Stressphase (STRZAH): ist ein rein deskriptiver

Kennwert, der die Anzahl bearbeiteter Prüfmasken in Phase 3 angibt.

• Quotient mittelfristiges Gedächtnis (MFGQUO): gibt den Anteil der gelösten

Prüfmasken aus Phase 3 an den vorgegebenen Prüfmasken der Phase 3 wieder. Je

höher dieser Wert, desto besser ist die mittelfristige Merkfähigkeit ausgeprägt.

3.5. Lerntypen in LAMBDA-neu:

Karolyi (2009) weißt darauf hin, dass mit LAMBDA-neu in Anlehnung an die

vorhergehenden Generationen des Verfahrens, Lerntypen identifizierbar sind. Diese

Lerntypen sind vor allem deshalb interessant, weil damit in der Beratungspraxis gearbeitet

werden kann. Die Zuordnung zu einem Lerntyp ist für psychologische Laien sicher ein

leichter zugänglicher Ansatz, um sich mit dem eigenen Lernverhalten auseinanderzusetzen,

weil damit vermutlich das Abstraktionsniveau der Kennwerte aus LAMBDA-neu gesenkt

wird.

Bereits Maryschka (2002) hat in seiner Ursprungsarbeit zur ersten Generation von

LAMBDA mittels Clusteranalyse Gruppen von Personen identifiziert, die sich anhand

28

ihres Lernverhaltens in LAMBDA ähneln. Ähnliche Ergebnisse fanden sich auch bei Fill-

Giordano (2003) mit dem Test LAsO. Auch Unterfrauner (2003) fand in dem von ihr

erstellten Verfahren CLIK ähnliche Lerntypen.

Allen diesbezüglichen Untersuchungen ist gemeinsam, dass es sich jedesmal um vier

Clustertypen handelt. Daher hat auch Karolyi (2009) eine Clusteranalyse durchgeführt und

fand ebenfalls eine Lösung mit vier unterscheidbaren Cluster- bzw. Lerntypen.

Für die Zuordnung der Untersuchungspersonen zu den Clustern wurden die folgenden

Kennwerte verwendet:

• Lernquotient (LERNQUO)

• Anzahl der Prüfphasen (PPH)

• Gesamtfehler (FEHLER)

• Relative Lernzeit 1 (RLZ1)

• Unnötige Null-Fehler-Durchgänge (NULLF)

• Gesamtprüfzeit (PZEIT)

In Anlehnung an Fill-Giordano (2003) benannte Karolyi (2009) die Cluster- bzw.

Lerntypen mit „erfolgreicher Lerntyp“, „sich selbst überschätzender Lerntyp“,

„unsicherer Lerntyp“ und „impulsiver Lerntyp“, die im folgenden kurz beschrieben

werden. Für eine genauere Beschreibung wird der interessierte Leser auf Karolyi (2009)

verwiesen.

• erfolgreicher Lerntyp:

der erfolgreiche Lerntyp zeichnet sich durch sehr gute bzw. überdurchschnittliche

Kennwerte in allen Bereichen aus. Personen dieses Typs machen relativ wenige

Fehler, und nehmen sich ausreichend viel Zeit, um die Inhalte zu lernen. Dadurch

ist die Gesamtlernleistung sehr gut. Auch im logisch-schlussfolgernden Denken und

der Belastbarkeit schneiden die Personen des erfolgreichen Lerntyps sehr gut ab.

• Sich selbst überschätzender Lerntyp:

der sich selbst überschätzende Lerntyp weist durchwegs durchschnittliche

Kennwerte auf. Die „Relative Lernzeit 1 (RLZ1)“ ist allerdings eher im unteren

29

Durchschnittsbereich angesiedelt. Insgesamt ist die Lernstrategie als erfolgreich zu

betrachten.

• Unsicherer Lerntyp:

Personen des unsicheren Lerntyps erreichen nicht immer das Kriterium von fünf

aufeinander folgenden richtig gestellten Prüfmasken, was sich dadurch zeigt, dass

die Anzahl der Fehler an der oberen Grenze des Durchschnittsbereichs angesiedelt

ist. gleichzeitig sind die unnötigen Null-Fehler-Durchgänge überdurchschnittlich

stark ausgeprägt. Dies kann laut Karolyi (2009) daran liegen, dass die

Merkfähigkeit beeinträchtigt ist, oder aber, dass diese Personen dazu neigen auf

Grund von Nervosität und/oder Angst vor Fehlern unsicher werden.

• Impulsiver Lerntyp:

die Personen des impulsiven Lerntyps weisen im Allgemeinen eher schlechtere

Leistungen auf. Sie machen überdurchschnittlich viele Fehler und verbringen nur

unterdurchschnittlich viel Zeit in der ersten Lernphase. Dadurch ist insgesamt die

Lernleistung maximal durchschnittlich.

Die Zuordnung der Personen der vorliegenden Arbeit wurde anhand der von Karolyi

(2009) angegebenen Streuungsmaße vorgenommen.

3.6. Korrekturen im Programm von LAMBDA-neu (Haiden, 2009):

In der ersten Programmversion von LAMBDA-neu, die von Haiden (2009) programmiert

und von Haiden (2009) und Karolyi (2009) verwendet wurde, waren einige Fehler

enthalten, die vor der Durchführung der vorliegenden Untersuchung aus dem Programm

entfernt wurden.

Sowohl Karolyi (2009), als auch Haiden (2009) weisen darauf hin, dass in der Phase 3 von

LAMBDA-neu bei den Items 10, 15 und 16 des FRRT Fehler aufgetreten sind. Bei Item 10

wurde der Distraktor „Tante“ fälschlicherweise als richtig verrechnet, obwohl eigentlich

„Tochter“ die richtige Antwort gewesen wäre. Bei den Items 15 und 16 wurden

Rechtschreibfehler gemacht, die dazu geführt haben, dass die korrekte Antwortmöglichkeit

vom Programm nicht erkannt wurde. Dies lag daran, dass die Lösung „Großmutter“ bzw.

30

„Großvater“ in der Distraktorenliste als „Grossmutter“ bzw. „Grossvater“ eingetragen, in

der Lösung aber korrekt geschrieben war. Das Programm konnte daher die

Übereinstimmung nicht feststellen.

Alle diese Fehler wurden ausgebessert und zusätzlich wurde erkannt, dass statt „Tochter“

in der Distraktorenliste „Tocher“ (t fehlt) geschrieben wurde. Auch dieser Fehler wurde

behoben.

4. Menschliche Informationsverarbeitung – Lernen:

Lernen wird in der Umgangssprache meist mit dem Lernen in Schulen und anderen

Bildungseinrichtungen gleichgesetzt, umfasst aber tatsächlich eine sehr weite Palette an

Aspekten und ist mit dem Gedächtnis stark verknüpft.

Der sehr weite Begriff des Lernens lässt sich nicht eindeutig in verschiedene Typen

einteilen, dennoch finden sich in der Literatur Klassifikationsversuche, beispielsweise bei

Maderthaner (2008). Üblicherweise werden Lerntypen unterschieden, die sehr stark

verhaltensbezogen sind und jene, die auf kognitiver Ebene stattfinden.

Zu den stark verhaltensbezogenen Lernformen zählen das Signallernen (klassisches

Konditionieren), das vor allem durch die Arbeiten von Pawlow Bekanntheit erlangt hat

(Gerrig & Zimbardo, 2008), das Erfolgslernen (instrumentelles Konditionieren), das durch

die Arbeiten von Thorndike (1898) oder Skinner (1966) erforscht wurde und schließlich

das Handlungslernen (motorisches Lernen). Für LAMBDA-neu sind jene Lernprozesse

von Bedeutung, die kognitiv ablaufen.

4.1. Begriffsbildung und Wissenserwerb:

Von Wissen wird dann gesprochen, wenn mentale Strukturen aufgebaut wurden, die die

Umwelt einer Person abbilden und strukturieren. Dabei lassen sich deklaratives Wissen

(Fakten- bzw. Sachwissen) und prozedurales Wissen (Wissen über Ablauf von

Handlungen) unterscheiden (Sternberg & Sternberg, 2012).

31

Für LAMBDA-neu ist vor allem der Aufbau von deklarativem Wissen (Sachwissen)

interessant und erforderlich. Die Grundlage für den Aufbau von Sachwissen stellen

Begriffe bzw. Kategorien dar.

4.1.1. Begriffe und Kategorien:

Begriffe (engl. concepts) sind symbolische, mentale Repräsentationen von

Wahrnehmungen, die meist mit einem einzelnen Wort definiert werden können. Begriffe

sind selten isoliert, sondern werden zu Kategorien zusammengefasst.

Wie Kategorien aufgebaut werden ist Gegenstand theoretischer Überlegungen. Eine

Möglichkeit stellen eigenschaftsbasierte Kategorien dar. Hierbei haben Kategorien eine

oder mehrere kritische Eigenschaften, die unbedingt erfüllt sein müssen, damit eine

Wahrnehmung zu dieser Kategorie zugeordnet werden kann (Sternberg & Sternberg,

2012). Eine weitere Möglichkeit wird im Prototypenansatz gesehen. Hierbei wird

angenommen, dass für jede Kategorie prototypische Beispiele existieren, die als

Referenzpunkt herangezogen werden. Auf Grund der Ähnlichkeit zum Prototyp werden

neue Wahrnehmungen zu einer Kategorie zugeordnet (Sternberg & Sternberg, 2012).

Kategorien sind immer mit anderen Kategorien verknüpft. Die Verknüpfung kann auf

einer Ebene geschehen, oder aber auf Grund von Verallgemeinerung oder Spezifizierung.

Dieses Netz von Ober- bzw. Unterkategorien bildet letztlich eine Hierarchie.

Beispielsweise ist Kleidung eine Kategorie, die sehr allgemein formuliert ist. Die

Kategorie kann spezifiziert werden, indem man zum Beispiel zwischen Abend- und

Freizeitkleidung unterscheidet, oder zwischen Winter- und Sommerkleidung. Alle diese

Kategorien können ihrerseits weiter spezifiziert werden.

4.1.2. Verknüpfung von neuem und bestehendem Wissen:

Der Aufbau von Sachwissen setzt voraus, dass neues Wissen mit bereits Bestehendem

verknüpf werden kann.

32

Eine bekannte Theorie hierzu ist das Regellernen nach Gagné (1969). Für Gagné (1969) ist

Lernen die Verkettung von Begriffen bzw. Kategorien. Diese Verkettungen werden Regeln

genannt.

Das Beherrschen einer Regel setzt voraus, dass alle Begriffe bzw. Kategorien, die die Regel

enthält, von der Person gelernt und verstanden wurden. Regeln stehen ebenfalls immer in

einer Hierarchie in Beziehung zu anderen Regeln.

Eine weitere bekannte Theorie ist das sprachliche Lernen nach Ausubel (1974). In dieser

Theorie werden die voneinander unabhängige Dimensionen „Mechanisch-Sinnvolles

Lernen“ und „Rezeptiv-Entdeckendes Lernen“, unterschieden. Die Dimensionen sind nach

den jeweiligen Polen benannt, die fließend ineinander übergehen. Mechanisches Lernen

beschreibt laut Ausubel (1974) das sinnfreie Lernen von Informationen, während

sinnvolles Lernen neue Inhalte mit bereits bestehendem verknüpft. Rezeptives Lernen

beschreibt das Lernen von präsentiertem Lernstoff, der nicht mehr selbst gegliedert werden

muss, während entdeckendes Lernen darauf aufbaut, dass der Lernstoff von der Person

selbst gegliedert und strukturiert wird (Ausubel, 1974).

Werden diese vier Pole in einem Vier-Felder-Schema aufgetragen, ergeben sich vier Typen

von Lernen, von denen Ausubel (1974) den Typ „Sinnvoll-Rezeptives Lernen“ als

besonders bedeutsam ansieht.

5. Menschliche Informationsverarbeitung – Gedächtnis:

Gedächtnis bzw. Merkfähigkeit ist ein weiterer zentraler Aspekt psychologischer

Forschung und für LAMBDA-neu, der unter anderem auch Aspekte des Gedächtnisses

erfasst, von großer Bedeutung. Die ursprüngliche Annahme, dass Gedächtnis eine einzige,

homogene Fähigkeit darstellt, hat sich inzwischen als nicht haltbar erwiesen. Es lassen sich

vielmehr verschiedene Arten von Gedächtnis unterscheiden (Gerrig & Zimbardo, 2008).

Ein prominentes Beispiel dafür ist das Mehrspeichermodell nach Atkinson und Shiffrin

(1968).

33

Trotzdem lässt sich eine Definition für Gedächtnis finden, die für alle verschiedenen

Formen des Gedächtnisses anwendbar ist. Gerrig und Zimbardo (2008) definieren daher

Gedächtnis als:

„(…) die Fähigkeit, Informationen zu speichern und abzurufen (…)“ (Gerrig &

Zimbardo, 2008; S.232).

Die am weitesten verbreitete Einteilung des Gedächtnisses ist wohl jene in sensorisches

Gedächtnis, Kurzzeitgedächtnis und Langzeitgedächtnis, wobei das Langzeitgedächtnis

wiederum weiter unterteilbar ist. Die Grobeinteilung in diese drei Bereiche deckt sich

Großteils mit dem Modell nach Atkinson und Shiffrin (1968). Im Folgenden wird kurz auf

die einzelnen Aspekte eingegangen.

5.1. Das sensorische Gedächtnis:

Im sensorischen Gedächtnis werden Informationen, die gerade von den Sinnesorganen

aufgenommen werden zwischengespeichert, um sie dann in die weiteren Formen des

Gedächtnisses weiterzuleiten. Die Verweildauer von visuellen Informationen kann laut

Neisser (1967) mit ca. einer halben Sekunde angegeben werden, während Darwin, Turvey

und Crowder (1972) gefunden haben, dass auditive Informationen für ca. fünf bis zehn

Sekunden vorhanden bleiben.

5.2. Das Kurzzeitgedächtnis:

Im Kurzzeitgedächtnis werden Informationen ebenfalls für eine sehr begrenzte Zeit

gespeichert. Die Dauer bewegt sich im Bereich von einigen Sekunden bis zu einigen

Minuten (Gerrig & Zimbardo, 2008), wobei die Menge an Informationen eine wesentliche

Rolle spielt. Miller (1956) beispielsweise hat gezeigt, dass Menschen über begrenzte

Kapazitäten im Bereich von sieben ± zwei Informationseinheiten verfügen und bezeichnet

diese Beschränkung mit der „magical number seven“.

34

Ein weiteres Phänomen, das die Speicherkapazität beeinflusst, ist das Phänomen des

„chunkings“ (Anderson, 1996), also das Verschmelzen von Informationen zu Blöcken

(engl. „chunks“). Dadurch werden Kapazitäten frei, die für weitere Informationen genutzt

werden können.

5.3. Arbeitsgedächtnismodell von Baddeley (1986):

Im Arbeitsgedächtnismodell von Baddeley (1986) wird das Kurzzeitgedächtnis als

Feedbackschleife dargestellt. Dabei werden drei Komponenten unterschieden.

Die erste Komponente ist die „Phonologische Schleife (phonological loop)“. Über die

„Phonologische Schleife“ wird laut dem Modell sprachliches Material über einen

„phonologischen Speicher“ und einen „Artikulationsprozess“ verarbeitet.

Die zweite Komponente ist der „visuell-räumliche Skizzenblock (visuo-spatial

sketchpad)“, der für die Verarbeitung von räumlichen und visuellen Reizen verantwortlich

ist.

Die dritte Komponente wird als „zentrale Exekutive (central executive)“ bezeichnet und

stellt einen Vermittlungsprozess dar, der die aufgenommenen Reize miteinander verknüpft

und deren Verarbeitung koordiniert. Die Verteilung der Ressourcen der

Informationsverarbeitung und auch die Planung von komplexen Tätigkeiten werden ebenso

von der „zentralen Exekutive“ übernommen.

Eine Zusammenfassung relevanter Forschungsarbeiten zu den Bereichen des

Arbeitsgedächtnismodells von Baddeley (1986) findet sich bei Spada (2006), der auch eine

graphische Veranschaulichung des Arbeitsgedächtnisses erstellt hat (Abb. 4).

Abb. 4: Graphische Darstellung des Arbeitsgedächtnismodells von Baddeley (1986), nach Spada (2006;

S.133).

35

5.4. Das Langzeitgedächtnis:

Unter Langzeitgedächtnis wird üblicherweise der Anteil des Gedächtnisses verstanden, in

dem die Informationen, die im Lauf des Lebens erworben wurden, gespeichert und erhalten

werden. Im Unterschied zum Kurzzeitgedächtnis unterliegt das Langzeitgedächtnis

praktisch keinerlei Begrenzung der Kapazität (Spada, 2006).

In vielen Werken findet sich für das Langzeitgedächtnis eine Unterscheidung in ein

„prozedurales“ und ein „deklaratives Gedächtnis“.

Unter „prozeduralem Gedächtnis“ wird der Anteil des Gedächtnisses verstanden, in dem

Wissen über Handlungsweisen bzw. Handlungsausführungen gespeichert wird, welches

meist stark automatisiert bzw. unbewusst ist (Gerrig & Zimbardo, 2008).

Im Gegensatz dazu umfasst das „deklarative Gedächtnis“ Informationen, die sich auf

Wissensinhalte, Erfahrungen und Fakten beziehen (Tulving, 1972). Dabei kann zwischen

„semantischem Gedächtnis“ (sprachliche Aspekte, z.B.: Namen/Beschreibungen)

einerseits und „episodischem Gedächtnis“ (erlebte Ereignisse) andererseits unterschieden

werden.

5.5. Das Vergessen:

Warum Menschen gelernte Informationen wieder vergessen hat zu mehreren

Erklärungsmodellen geführt.

Das „Modell der Interferenz“ besagt, dass gerade zu lernende Informationen in

Konkurrenz zu bereits bestehenden Informationen stehen, wodurch die Speicherung neuer

Informationen, bereits Bestehende beeinträchtigen kann bzw. umgekehrt. (Gerrig &

Zimbardo, 2008).

Ein weiteres Modell wird als „Spurenzerfallstheorie“ bezeichnet. Dabei wird davon

ausgegangen, dass Informationen, die nicht aktiv wiederholt und erneut ins Gedächtnis

gerufen werden langsam vergessen werden, da die Informationen immer weiter verblassen

(Schermer, 2006).

36

6. Impulsivität bei Lernstrategie und Prüfung:

Das Lernverhalten bzw. die dominierenden Lernstrategien von Studierenden anhand

unterschiedlicher Studienrichtungen zu trennen hat sich in der Diplomarbeit von Hauser

(2011) als nicht fruchtbar herausgestellt. Dies liegt vermutlich daran, dass die strikte

Zuteilung von Studierenden verschiedener Studienrichtungen zu bestimmten

dominierenden Lernstrategien zu kurz greift. Zum Beispiel haben Donche, Coertjens und

van Petegem (2010), sowie Donche und van Petegem (2009) und Vermetten, Lodewijks

und Vermunt (1999) mit ihren Untersuchungen gezeigt, dass sich Lernstrategien bzw.

Lernverhalten über die Zeit der Universitätsausbildung stark verändern. Dabei haben die

AutorInnen gefunden, dass vor allem reproduktionsorientiertes Lernen (Auswendig-lernen)

über die Zeit abnimmt, während verständnisorientiertes Lernen häufiger angewandt wird

(Donche et al., 2010 & Donche & van Petegem, 2009). Weiters hat sich gezeigt, dass der

Einsatz unterschiedlicher Lernstrategien nicht nur über die Zeit veränderbar ist, sondern

auch in unterschiedlichen Lehrveranstaltungen, abhängig von Präsentation und Inhalt der

Lehrveranstaltung auftritt (Vermetten et al. 1999).

In letzter Zeit gibt es auch vermehrt Hinweise darauf, dass Persönlichkeitsaspekte im

Bezug auf Lernen, Gedächtnis und intellektuelle Fähigkeiten im Allgemeinen nicht zu

vernachlässigen sind. Hier hat sich unter anderem Impulsivität als bedeutende Eigenschaft

herauskristallisiert. Kockler und Stanford (2007) oder Whitney, Jameson und Hinson

(2004) fanden, dass Personen, die eine hohe Ausprägung von Impulsivität aufweisen,

teilweise bei Tests Schwierigkeiten haben, die Arbeitsgedächtnis und exekutive Kontrolle

erfassen. Andere AutorInnen, wie etwa Corr und Kumari (1998) fanden, dass manche

Formen von Impulsivität in Zusammenhang mit Tageszeit und Stresslevel der

Untersuchungspersonen unter Umständen sogar positiven Einfluss auf Tests haben, sofern

diese Tests eine Speed-Komponente enthalten. Reeve (2007) dagegen fand keine Hinweise

darauf, dass Impulsivität die kognitive Leistungsfähigkeit beeinflusst. Schweitzer (2002)

hat gefunden, dass Impulsivität das Testverhalten bei logisch-schlussfolgerndem Denken

negativ beeinflusst.

Diese Ergebnisse könnten vor allem deshalb für LAMBDA-neu von Interesse sein, da

Personen, die über hohe Impulsivität verfügen, durch den Aufbau des Tests unter

37

Umständen benachteiligt werden könnten. Es ist denkbar, dass diese Personen mehr Fehler

machen, weil beispielsweise nicht genug Zeit in Anspruch genommen wird, um die Inhalte

korrekt zu lernen und nach dem Prinzip „Versuch und Irrtum“ vorgegangen wird.

Diese Annahme deckt sich auch mit den Ergebnisse von Studien, die gefunden haben, dass

impulsive Personen manchmal mehr Fehler machen, weil sie sich nicht die Zeit nehmen,

um über die Aufgaben zu reflektieren, genau auf Details zu achten und vorschnell die

Entscheidung treffen zur nächsten Aufgabe zu wechseln. Dazu haben u.a. Franken, van

Strien, Nijs und Muris (2008) sowie Sweitzer, Allen und Kaut (2008) festgestellt, dass

Impulsivität mit Entscheidungssicherheit bzw. riskanten Entscheidungen verknüpft ist.

38

III. Empirischer Teil:

7. Ziel der Untersuchung und Hypothesen:

Im Zuge dieser Arbeit soll die Validität von LAMBDA-neu überprüft werden. Der

gewählte Ansatz besteht aus drei Teilen.

Im Ersten Teil wird die Konstruktvalidität mittels explorativer Faktorenanalyse überprüft.

Da die Faktorenanalyse ein exploratives Verfahren ist, wurden keine expliziten

Hypothesen dafür formuliert. Die Verfahren, die für die explorative Faktorenanalyse

herangezogen werden, sind im folgenden Abschnitt genau beschrieben und aufgelistet. Es

handelt sich um Verfahren aus dem Wiener Testsystem der Firma SCHUHFRIED, die die

selben Konstrukte erfassen, wie jene, die von LAMBDA-neu erfasst werden sollen.

Im zweiten Teil der Untersuchung wird die Konstruktvalidität mittels

Extremgruppenvalidierung überprüft. Dabei wurde das Kriterium der Impulsivität gewählt,

da sich in der Literatur gezeigt hat, dass Impulsivität bei kognitiven Leistungstests unter

Umständen Einfluss hat und auch in Entscheidungssituationen zu riskanteren

Entscheidungen führen kann (z.B.: Corr & Kumari, 1998; Franken et al., 2008; Kockler &

Stanford, 2007; Reeve, 2007; Schweitzer, 2002; Sweitzer et al., 2008; Whitney et al.,

2004). Beide Aspekte könnten bei LAMBDA-neu zu Schwierigkeiten in der

Testbearbeitung und den damit verbundenen Ergebnissen führen.

In Anlehnung an Karolyi (2009) werden die folgenden Kennwerte für die

Extremgruppenvalidierung herangezogen:



• Anzahl der Fehler (FEHLER)


• Unnötige Null-Fehler-Durchgänge

(NULLF)


39

Da die Erkenntnisse in der Literatur nicht eindeutig in eine Richtung weisen, wird auf

gerichtete Hypothesen verzichtet.

H0 (1): Es gibt keinen multivariaten statistisch signifikanten Unterschied zwischen

impulsiven und reflexiven Personen in den Kennwerten von LAMBDA-neu.

H1 (1): Es gibt einen multivariaten statistisch signifikanten Unterschied zwischen

impulsiven und reflexiven Personen in den Kennwerten von LAMBDA-neu.

Im Falle, dass die multivariate Analyse signifikante Unterschiede zwischen den beiden

Gruppen findet, werden folgende Hypothesen überprüft:

H0 (2): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Lernquotient

(LERNQUO)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H1 (2): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Lernquotient

(LERNQUO)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H0 (3): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Anzahl der

Prüfphasen (PPH)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H1 (3): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Anzahl der

Prüfphasen (PPH)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H0 (4): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Anzahl der

Fehler (FEHLER)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H1 (4): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Anzahl der Fehler

(FEHLER)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H0 (5): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Relative Lernzeit

1 (RLZ1)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H1 (5): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Relative Lernzeit

1 (RLZ1)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H0 (6): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Unnötige Null-

Fehler-Durchgänge (NULLF)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

40

H1 (6): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Unnötige Null-

Fehler-Durchgänge (NULLF)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H0 (7): Es gibt keinen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Gesamtprüfzeit

(PZEIT)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

H1 (7): Es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im Kennwert „Gesamtprüfzeit

(PZEIT)“ zwischen impulsiven und reflexiven Personen.

Der dritte Teil der Untersuchung soll die prognostische Validität von LAMBDA-neu

überprüfen. Karolyi (2009) hat auf Grund seiner Stichprobe eine Clusteranalyse berechnet,

um die Personen in Lerntypen einteilen zu können. Ähnlich wie bereits bei Fill-Giordano

(2003), Maryschka (2002) und Unterfrauner (2003) fand Karolyi (2009) ebenfalls vier

Lerntypen. Diese vier Lerntypen werden herangezogen, um zu überprüfen, ob darauf

aufbauend zwischen den Leistungen von Personen in einer Prüfung unterschieden werden

kann. Die Prüfung ist die Abschlussprüfung der Ausbildung zum Rettungssanitäter von

Zivildienern beim Roten Kreuz Niederösterreich.

H0 (8): Es gibt keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Lerntypen im

Abschneiden bei der Abschlussprüfung zum Rettungssanitäter.

H1 (8): Es gibt statistisch signifikante Unterschiede zwischen den Lerntypen im

Abschneiden bei der Abschlussprüfung zum Rettungssanitäter.

8. Methodik:

8.1. Stichprobe:

Die Stichprobe besteht aus insgesamt 81 Personen, die aus den beiden Wiener Fahrschulen

„Easy Drivers bei der WU“ und „Drive-Company Fahrschule Schwedenplatz“ sowie über

das Rote Kreuz Niederösterreich rekrutiert wurden. Die Standorte, an denen in

Niederösterreich getestet wurde waren Mödling, Baden, Wiener Neustadt, St. Pölten, Tulln

und Korneuburg. Alle Personen haben freiwillig an der Untersuchung teilgenommen und

haben im Anschluss an ihre Teilnahme ein schriftliches Feedback über ihre Ergebnisse

41

samt einigen Lern- und Gedächtnistipps erhalten. Die Erhebung in den Fahrschulen fand

im Zeitraum zwischen August und September 2012 statt. Die Erhebung der Personen des

Roten Kreuzes im Oktober und November 2012. Die Testungen fanden jeweils vor Ort in

den Fahrschulen bzw. den Dienststellen des Roten Kreuzes statt.

Von den 81 mussten 13 Personen aus den Analysen ausgeschlossen werden, da sich

Probleme in der Testbearbeitung gezeigt haben bzw. bei einigen Personen das Programm,

mit dem LAMBDA-neu administriert wurde, frühzeitig abgebrochen hat.

Die Personen, die auf Grund von Schwierigkeiten bei der Testbearbeitung ausgeschlossen

werden mussten, zeigten in Phase 3 von LAMBDA-neu, der Stressbedingung, Verhalten,

das mit instruktionskonformer Bearbeitung der Items unvereinbar ist. Diese 7 Personen

haben alle neun Aufgaben des FRRT in dieser Phase in weniger als 60 Sekunden

bearbeitet. Dies legt nahe, dass die Personen nur durchgeklickt bzw. nur geraten haben,

weil es sogar beinahe unmöglich ist, in so kurzer Zeit den Text aller neun Items zu lesen.

Aus diesem Grund waren die Daten nicht verwertbar und mussten ausgeschlossen werden.

Weitere 6 Personen mussten ausgeschlossen werden, weil das Testprogramm von

LAMBDA-neu in der Phase 1 vorzeitig abgebrochen hat. In diesen Fällen war keine

Berechnung der Kennwerte der ersten Phase möglich und daher mussten die Datensätze

ausgeschlossen werden.

Nach dem Ausschluss dieser 13 Personen besteht die Stichprobe aus 68 Personen. Von

diesen Personen waren 59 (86,8 %) männlich und 9 (13,2 %) weiblich (Tab. 1). 57 (83,8

%) Personen wurden beim Roten Kreuz erhoben, 11 (16,2 %) in den beiden Fahrschulen

(Tab. 2). Von den 57 Personen, die beim Roten Kreuz erhoben wurden waren 55

Zivildiener und 2 freiwillige Mitarbeiterinnen, die zur selben Zeit die Ausbildung zum

Rettungssanitäter begonnen haben.

42

Geschlecht

Häufigkeit Prozent

Gültig männlich 59 86,8

weiblich 9 13,2

Gesamt 68 100 Tab. 1: Häufigkeitsverteilung Geschlecht

Rekrutierungsort

Häufigkeit Prozent

Gültig Fahrschule 11 16,2

Rotes Kreuz 57 83,8

Gesamt 68 100 Tab. 2: Häufigkeitsverteilung Rekrutierungsort

Von den 57 Personen, die beim Roten Kreuz erhoben wurden entfielen 18 (31,6 %) auf

Wiener Neustadt, 15 (26,3 %) auf St. Pölten, 13 (22,8 %) auf Korneuburg, 6 (10,5 %) auf

Mödling, 4 (7,0 %) auf Baden und 1 (1,8 %) Person auf Tulln (Tab. 3).

Dienststellen RKNÖ

Häufigkeit Prozent

Gültig Wiener Neustadt 18 31,6

St. Pölten 15 26,3

Korneuburg 13 22,8

Mödling 6 10,5

Baden 4 7

Tulln 1 1,8

Gesamt 57 100 Tab. 3: Häufigkeitsverteilung Dienststellen RKNÖ

Der Altersbereich der Personen war 16 bis 27 Jahre. Der Mittelwert liegt bei 19 Jahren mit

einer Standardabweichung von 1,56 (Tab. 4).

43

Altersverteilung

N Minimum Maximum Mittelwert Standard-

abweichung

Alter 68 16 27 19,16 1,561

Tab. 4: Altersverteilung der Stichprobe

Im Bezug auf die höchste abgeschlossene Ausbildung gaben 56 (82,4 %) an, eine Matura

abgeschlossen zu haben (Tab. 5). Von diesen 56 Personen entfielen 27 Personen auf

Allgemeinbildende Höhere Schulen (AHS) und 29 Personen auf Berufsbildende Höhere

Schulen (BHS; Tab. 6). Weitere 8 (11,8 %) Personen gaben als höchste abgeschlossene

Ausbildung eine Lehre an, 3 (4,4 %) Personen einen Pflichtschulabschluss und 1 (1,5 %)

Person gab einen Universitäts- bzw. Fachhochschul-Abschluss an (Tab. 5).

Bildungsgrad (Höchste Abgeschlossene Ausbildung)

Häufigkeit Prozent

Gültig Pflichtschule 3 4,4

Lehre 8 11,8

Matura 56 82,4

Universität/FH 1 1,5

Gesamt 68 100 Tab. 5: Häufigkeitsverteilung Höchste Abgeschlossene Ausbildung

Besuchte Schule

Häufigkeit Prozent

Gültig AHS 27 48,2

BHS 29 51,8

Gesamt 56 100 Tab. 6: Häufigkeitsverteilung Matura

44

8.2. Testbatterie:

Um ein neues psychologisch-diagnostisches Verfahren zu validieren, gibt es mehrere

Möglichkeiten. Da in der vorliegenden Untersuchung die Konstrukt-Validität, die

Kriteriums-Validität und die prognostische Validität überprüft werden sollte, wurde eine

Testbatterie zusammengestellt, die Verfahren enthält, die für die Konstruktvalidierung

geeignet erschienen. Dazu wurden computerbasierte Verfahren aus dem Wiener

Testsystem der Firma Schuhfried herangezogen, da auch LAMBDA-neu am Computer zu

bearbeiten ist. Die Verfahren für die Konstrukt-Validität wurden im Sinne konvergenter

Validität ausgewählt. Für die Kriteriums-Validität wurde ein Verfahren herangezogen, dass

auf Grund theoretischer Überlegungen auf das Ergebnis von LAMBDA-neu Einfluss

ausüben könnte und zur Erstellung von Extremgruppen geeignet ist. Die verwendeten

Verfahren aus dem Wiener Testsystem werden im Folgenden aufgelistet und kurz

beschrieben.

8.2.1. BAcO (Belastbarkeits-Assessment):

Das BAcO (Belastbarkeits-Assessment; Ortner, Kubinger, Schrott, Radinger &

Litzenberger, 2007) ist ein objektiver Persönlichkeitstest sensu Cattell und erfasst die

Belastbarkeit von Untersuchungspersonen in mehreren Untertests. Jeder Untertest erfasst

dabei eine andere Facette von Belastbarkeit. Für die vorliegende Untersuchung werden

zwei der Untertests von BAcO vorgegeben.

Der erste Untertest, der zum Einsatz kam, ist der Untertest „Verhinderung des

Planmäßigen Vorgehens“. Die Aufgabe der Untersuchungsperson ist es, ein Labyrinth zu

durchlaufen (Abb. 5). Der Weg durch das Labyrinth wächst allerdings immer wieder in

unregelmäßigen Zeiteinheiten zu. Dadurch wird ein gewisses Frustrationspotential

ausgelöst, da die Person dazu gezwungen wird, immer wieder den gewählten kürzesten

Weg zu verändern.

45

Abb. 5: Labyrinth aus BAcO; die zu steuernde Figur ist oben rechts abgebildet.

Gelingt es der Person die Motivation solange aufrecht zu erhalten, bis sie das Ziel erreicht,

spricht das dafür, dass sie über ein recht gutes Maß an Beharrlichkeit verfügt. Zusätzlich

gibt die benötigte Zeit, um das Ziel tatsächlich zu erreichen, einen Hinweis darauf, wie

schnell und flexibel eine Person auf die Unterbrechung reagieren kann.

Der zweite Untertest, der zum Einsatz kam, ist der Untertest „Aufgabenkollision“. Dabei

muss die Untersuchungsperson „Akten“ bearbeiten. Diese „Akten“ sind die Buchstaben

„O“ und „L“ in den Farben schwarz oder rot. Dabei gibt es drei verschiedene „Behälter“,

in den sie eingeordnet werden sollen (Abb. 6). Zusätzlich sollen noch sechs Nebenaktionen

bearbeitet werden.

46

Diese Nebenaktionen sind:

• Öffnen der Tür

• Emails bearbeiten

• Telefonanfragen bearbeiten

• Post bearbeiten

• Faxe Bearbeiten

• Mit der Sekretärin/Assistentin kommunizieren

Für jede dieser Nebenaufgaben gibt es mehrere Reaktionsmöglichkeiten, wie zum Beispiel,

die Email zu überfliegen, oder das Fax zu ignorieren (Abb. 7). Jede dieser Reaktionen

benötigt allerdings Zeit, in der die Untersuchungsperson keine Akten sortieren kann.

Abb. 6: BAcO Untertest „Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens“

47

Abb. 7: BAcO Untertest „Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens“ mit ausgewählter Nebentätigkeit

„Post“; die mögliche Reaktion ist Sortieren, sie kostet der Person 5 Sekunden Zeit

Da das Aktensortieren in unregelmäßigen Zeitabständen unterbrochen wird, kann überprüft

werden, wie erfolgreich eine Person auf Unterbrechung reagiert, also die Hauptaufgabe

(Akten sortieren) ausführt. Daneben gibt die Güte der Bearbeitung der Nebenaufgaben

Auskunft darüber, wie gut die Strategien ausgeprägt sind, um mit dem Stress umzugehen.

Und letztlich wird noch das Durchhaltevermögen überprüft, in dem ausgewertet wird, in

wie weit die Untersuchungsperson auch nach längerer Arbeitszeit noch dazu in der Lage

ist, die Hauptaufgabe effektiv zu bearbeiten.

8.2.2. Arbeitshaltungen:

Die Arbeitshaltungen (Kubinger & Ebenhöh, 2007) sind ebenfalls ein objektiver

Persönlichkeitstest, mit denen verschiedene Persönlichkeitseigenschaften über die

Bearbeitung einfacher Aufgaben erfasst werden. Die Arbeitshaltungen bestehen aus

mehreren Untertests, von denen ein Untertest für die vorliegende Untersuchung

vorgegeben wurde.

Der verwendete Untertest ist der Untertest „Flächengrößen vergleichen“. Dabei muss die

Untersuchungsperson den Flächeninhalt zweier Formen miteinander vergleichen und sich

48

entscheiden, welche von beiden Flächen die Größere ist. Es besteht auch die Möglichkeit

keine Entscheidung zu treffen (Abb. 8). Es werden maximal 20 Flächenpaare verglichen.

Die Untersuchungsperson hat insgesamt 30 Sekunden Zeit, um die maximal 20 Aufgaben

zu bearbeiten.

Abb. 8: AHA Untertest „Flächengrößen vergleichen“

Mit dem Untertest „Flächengrößen vergleichen“ werden neben Exaktheit und

Entschlussfreudigkeit auch Impulsivität/Reflexivität gemessen. Für den Kennwert

„Impulsivität/Reflexivität“ werden die Anzahl der richtigen und falschen Entscheidungen

und die Anzahl der Aufgaben, bei denen keine Entscheidung getroffen wurde, zueinander

in Beziehung gesetzt.

49

8.2.3. INSBAT (Intelligenz-Struktur-Batterie):

Die INSBAT (Intelligenz-Struktur-Batterie; Hornke, Arendasy, Sommer, Häusler,

Wagner-Menghin, Gittler, Bognar & Wenzl, 2004) ist eine Intelligenztestbatterie, die aus

insgesamt 16 Untertests zusammengesetzt ist, die unterschiedliche Aspekte der Intelligenz

erfassen. In der vorliegenden Untersuchung werden drei Untertests aus INSBAT

vorgegeben.

Der erste Untertest ist der Untertest „verbal-deduktives Denken“. Dieser Untertest misst

das verbal-logisch-schlussfolgernde Denken einer Person. Die Aufgaben bestehen aus zwei

Aussagen, die logisch zu einer Schlussfolgerung verbunden werden müssen (sog.

Syllogismen; Abb. 9).

Abb. 9: INSBAT Beispielaufgabe des Untertests „verbal-deduktives Denken“

Dieser Untertest ist ein Multiple-Choice-Test, der adaptiv vorgegeben wird. Für jede

Aufgabe stehen der Untersuchungsperson 45 Sekunden Zeit zur Verfügung. Durch die

adaptive Vorgabe ist die Anzahl an Aufgaben pro Person variabel.

50

Die Anzahl der gelösten Aufgaben bietet ein Maß für die Fähigkeit des verbalen logisch-

schlussfolgernden Denkens.

Der zweite Untertest, der vorgegeben wird, ist der Untertest „verbales

Kurzzeitgedächtnis“. Dabei muss die Untersuchungsperson eine Reihe von Straßen- und

Platzbezeichnungen, die ihr auf einem fiktiven Stadtplan in einer Reihe präsentiert werden,

unmittelbar anschließend reproduzieren (Abb. 10). Das Reproduzieren erfolgt mittels

Multiple-Choice-Antwortformat (Abb. 11).

Abb. 10: INSBAT Untertest „verbales Kurzzeitgedächtnis“; Präsentation der Straßen- und Ortsnamen

51

Abb. 11: INSBAT Untertest „verbales Kurzzeitgedächtnis“; Reproduzieren der Straßen- und Ortsnamen

Je nach Schwierigkeit sind die Darbietungszeiten, Einprägsamkeit der Namen und die

Anzahl der Namen unterschiedlich. Die reproduzierte Reihe der Namen kann

gegebenenfalls von der Untersuchungsperson korrigiert werden, allerdings ist es nur

möglich den zuletzt gesetzten Namen zu verändern. Auch dieser Test wird adaptiv

vorgegeben, wodurch sich die Anzahl der Aufgaben nach dem Fähigkeitsniveau der

Untersuchungsperson richtet.

Die Anzahl gelöster Aufgaben ergibt ein Maß für den Ausprägungsgrad des verbalen

Kurzzeitgedächtnisses.

Der dritte Untertest der INSBAT, der vorgegeben wurde, ist der Untertest

„Langzeitgedächtnis“. Dieser Untertest ist in zwei Teile geteilt.

52

Im ersten Teil dieses Untertests, der Einprägephase, muss sich die Untersuchungsperson

acht Informationseinheiten zu acht Personen einprägen (Abb. 12). Die einzuprägende

Informationen sind:

• Foto der Person

• Name der Person

• Geburtsdatum

• Beruf

• Telefonnummer

• Hobbies

• Raucher/Nichtraucher

• Familienstand

Abb. 12: INSBAT Untertest „Langzeitgedächtnis“ Einprägephase

Außer Foto, Name und Geburtsdatum sind alle Informationen verdeckt und können mittels

Maus-Cursor sichtbar gemacht werden. Die Einprägephase ist mit acht Minuten

zeitbegrenzt. Anschließend werden andere Untertests aus INSBAT vorgegeben (in der

vorliegenden Untersuchung: Untertest „verbal-deduktives Denken“ und Untertest

„verbales Kurzzeitgedächtnis“).

53

Nach der Vorgabe der anderen Untertests findet die Phase 2 (Abrufphase) des Untertests

„Langzeitgedächtnis“ statt.

Dabei erhält die Untersuchungsperson eine Reihe an Fragen zu den Informationen, die sie

über die acht Personen gelernt hat (Abb. 13). Die Fragen sind mit einem Multiple-Choice-

Antwortformat versehen. Dabei wird beispielsweise danach gefragt, welche Person den

Beruf XY ausübt, oder welche Person am Datum XY geboren wurde. Die Überlegung

dahinter ist, dass die Personen nicht nur wiedererkennen, sondern auch reproduzieren

müssen, was die Schwierigkeit der Aufgaben erhöht. Die Anzahl gelöster Aufgaben ergibt

ein Maß für das Langzeitgedächtnis einer Person.

Abb. 13: INSBAT Untertest „Langzeitgedächtnis“ Abrufphase

54

8.2.4. Aufbau der Testbatterie:

Auf Grund der Erkenntnisse von Khorramdel und Frebort (2011) zu Reihenfolge-Effekten

bei der Vorgabe von objektiven Persönlichkeitstests, ist die Vorgabe aller objektiver

Persönlichkeitstests vor Leistungstests anzuraten. Die Untertests „Langzeitgedächtnis“,

„verbal-deduktives Denken“ und „verbales Kurzzeitgedächtnis“ aus der INSBAT werden

als Leistungstests daher am Ende der Testbatterie vorgegeben. Zusätzlich muss bei

LAMBDA-neu und den Untertests aus der INSBAT, die Lern- bzw. Gedächtnisfähigkeit

erfassen, auf Interferenzen der Lerninhalte des Untertests „Langzeitgedächtnis“ und dem

LAMBDA-neu Rücksicht genommen werden.

Daher wird folgender Aufbau der Testbatterie verwendet:

• LAMBDA-neu

• UT Aufgabenkollision (BAcO)

• UT Verhinderung planmäßigen Vorgehens (BAcO)

• UT Flächengrößen Vergleichen (AHA)

• UT Langzeitgedächtnis aus INSBAT (Einprägephase)

• UT verbal-deduktives Denken aus INSBAT

• UT verbales Kurzzeitgedächtnis aus INSBAT

• UT Langzeitgedächtnis aus INSBAT (Abruf)

55

9. Auswertung und Ergebnisdarstellung:

9.1. Konstruktvalidierung mittels Explorativer Fakt orenanalyse

Zur Überprüfung der Konstruktvalidität von LAMBDA-neu wurde eine explorative

Faktorenanalyse berechnet. Dabei wurde das Kaiser-Kriterium (Eigenwerte > 1), sowie ein

Scree-Plot zur Entscheidung herangezogen, wie viele Faktoren aus den Daten extrahiert

werden. Als Extraktionsmethode wurde eine Hauptkomponenten-Analyse durchgeführt,

wobei die rotierte Lösung mittels Varimax-Rotation erreicht wurde.

Die folgenden Kennwerte aus LAMBDA-neu wurden in die Analyse mit aufgenommen:



• Lernzeit 1 (LZ1)



• Quotient mittelfristige Merkfähigkeit (MFGQUO)

• Gelöste FRRT-Items ohne Belastung (FRTPH1)

• Belastbarkeitsquotient (BELQUO)

Zusätzlich wurden die Hauptkennwerte der beiden Untertests aus BAcO „Verhinderung

des planmäßigen Vorgehens“ und „Aufgabenkollision“ inkludiert. Weiters wurden noch

der Kennwert „Impulsivität“ aus dem AHA Untertest „Flächengrößen vergleichen“, sowie

die Kennwerte aus den drei Untertests „Verbal-deduktives Denken“, „Verbales

Kurzzeitgedächtnis“ und „Langzeitgedächtnis“ aus INSBAT in die Analyse integriert. Die

entsprechenden Kennwerte lauten:

• BAcO: Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens – Quantität

• BAcO: Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens – Geschwindigkeit

• BAcO: Aufgabenkollision – Quantität Hauptaufgabe

• BAcO: Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe

56

• AHA: Flächengrößen vergleichen – Impulsivität

• INSBAT: Verbal-deduktives Denken

• INSBAT: verbales Kurzzeitgedächtnis

• INSBAT: Langzeitgedächtnis

Die explorative Faktorenanalyse ergibt nach der Varimax-Rotation eine Lösung mit

insgesamt sechs Faktoren. Diese sechs Faktoren erklären einen Varianzanteil von 71,51%.

Die rotierte Ladungsmatrix der sechs Faktoren ist in Tab. 7 abgebildet. Der Scree-Plot mit

Kaiser-Kriterium (Eigenwert > 1) ist in Abb. 14 zu finden. Im Folgenden werden die

einzelnen Faktoren näher beschrieben. In eckigen Klammern werden die englischen

Bezeichnungen für die Faktoren angegeben, die für den Artikel, der auf Basis der Arbeit

verfasst wurde, verwendet wurden.

Faktor 1: Genauigkeit (von Lernen und schlussfolgerndem Denken) [preciseness (of

learning and reasoning)]:

Faktor eins erklärt mit einem Eigenwert von 4,15 insgesamt 25,92% der Gesamtvarianz.

Dabei laden die Kennwerte „Lernquotient (LERNQUO)“ und „Anzahl der Fehler

(FEHLER)“ besonders hoch auf diesen Faktor (0,84 und -0,81 respektive). Aber auch die

Kennwerte „Lernzeit 1 (LZ1)“, „Quotient mittelfristige Merkfähigkeit (MFGQUO)“ und

„Gelöste FRRT-Aufgaben ohne Belastung“ weisen Ladungen von über 0,65 auf (0,65; 0,66

und 0,67 respektive).

Zusätzlich zu den Kennwerten aus LAMBDA-neu laden auch die Kennwerte „INSBAT:

Verbal-deduktives Denken“ und „INSBAT: Langzeitgedächtnis“ auf diesen ersten Faktor

(0,69 und 0,65 respektive).

Faktor 2: Dürftigkeit [barrenness]:

Faktor zwei erklärt mit einem Eigenwert von 2,00 insgesamt 12,48% der Gesamtvarianz.

Dieser Faktor ist, ebenso wie Faktor eins, durch Kennwerte aus LAMBDA-neu definiert.

57

Die Kennwerte „Unnötige Null-Fehler-Durchgänge (NULLF)“ und „Gesamtprüfzeit

(PZEIT)“ laden jeweils zu 0,89 auf Faktor 2.

Faktor 3: Nachlässigkeit/Unzuverlässigkeit [tardiness]:

Faktor drei kann mit einem Eigenwert von 1,81 insgesamt 11,3% der Gesamtvarianz

erklären, wobei die Kennwerte, die auf diesen Faktor hoch laden aus BAcO stammen. Es

sind dies die Kennwerte „Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens - Geschwindigkeit“

(Ladung von 0,79) und „Aufgabenkollision – Quantität Hauptaufgabe“ (Ladung von -

0,84).

Faktor 4: Aufmerksamkeitsteilung [fissionability]:

Mit Faktor vier können bei einem Eigenwert von 1,36 insgesamt 8,51% der Gesamtvarianz

erklärt werden. Ebenso wie Faktor drei ist auch Faktor vier von einem Kennwert aus

BAcO gekennzeichnet. Der Kennwert „Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe“ lädt

mit -0,88 auf diesen Faktor.

Faktor 5: Fokussierung [focusing]:

Auf Faktor fünf entfallen mit einem Eigenwert von 1,11 insgesamt noch 6,94% der

Gesamtvarianz. Anders als die beiden vorhergehenden Faktoren handelt es sich bei Faktor

fünf um einen Faktor, der durch einen Kennwert aus LAMBDA-neu gekennzeichnet wird.

Der Kennwert „Belastbarkeitsquotient (BELQUO)“ lädt mit 0,90 auf Faktor fünf.

Faktor 6: Persistenz [persistence]

Auf den letzten Faktor, Faktor sechs, entfallen mit einem Eigenwert von 1,02 noch 6,36%

der Gesamtvarianz. Ähnlich wie Faktor drei und Faktor vier handelt es sich dabei um einen

58

Faktor, der durch einen Kennwert aus BAcO gekennzeichnet wird. Der Kennwert

„Verhinderung des Planmäßigen Vorgehens - Quantität“ lädt mit 0,94 auf Faktor sechs.

Faktor

1 2 3 4 5 6

LAMBDA: Lernquotient 0,84 0,20 -0,10 0,01 -0,04 0,19

LAMBDA: unnötige Null-Fehler-Durchgänge 0,22 0,89 -0,10 0,07 0,08 0,00

LAMBDA: Lernzeit 1 0,65 -0,01 0,23 -0,03 -0,34 -0,01

LAMBDA: Gesamtprüfzeit -0,13 0,89 0,16 0,09 -0,09 -0,04

LAMBDA: Anzahl der Fehler -0,81 -0,27 0,08 0,05 0,05 -0,17

LAMBDA: Quotient mittelfristige Merkfähigkeit 0,66 0,09 -0,09 0,01 0,12 -0,15

LAMBDA: Gelöste FRRT-Items ohne Belastung 0,67 -0,09 -0,02 -0,14 -0,23 -0,04

LAMBDA: Belastbarkeitsquotient -0,04 0,00 -0,12 0,11 0,90 0,09

AHA: Flächengrößen Vergleichen - Impulsivität 0,37 -0,22 0,29 -0,55 0,18 -0,13

BAcO: Verhinderung des planmäßigen Vorgehens – Quantität 0,06 -0,04 0,07 -0,02 0,09 0,94

BAcO: Verhinderung des planmäßigen Vorgehens – Geschwindigkeit

-0,06 0,14 0,79 -0,24 -0,06 -0,02

BAcO: Aufgabenkollision – Quantität Hauptaufgabe 0,13 0,08 -0,84 -0,31 0,12 -0,10

BAcO: Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe 0,10 0,07 0,11 0,88 0,19 -0,09

INSBAT: Verbal Deduktives Denken 0,69 -0,32 -0,14 0,29 0,09 0,15

INSBAT: Langzeitgedächtnis 0,65 -0,10 0,13 -0,01 0,33 -0,28

INSBAT: Verbales Kurzzeitgedächtnis 0,55 -0,13 -0,19 -0,04 0,30 0,04

Tab. 7: Faktorladungen der rotierten Lösung; Ladungen über 0,7 sind fettgedruckt, Ladungen zwischen 0,65

und 0,69 sind kursiv gedruckt.

59

Abb. 14: Scree-Plot mit Kriterium von Eigenwert > 1 der sechs-Faktoren-Lösung

9.2. Extremgruppenvalidierung mittels Einfluss von Impulsivität:

Um den Einfluss von Impulsivität auf die Testergebnisse von LAMBDA-neu zu

überprüfen, wurde der Untertest „Flächengrößen vergleichen“ aus den Arbeitshaltungen in

die Testbatterie aufgenommen. Damit kann die Impulsivität/Reflexivität einer

Untersuchungsperson erfasst werden.

Da zur Überprüfung des Einflusses von Impulsivität die Teilung der Stichprobe

erforderlich ist, wurde die Stichprobe anhand von Perzentilen in Gruppen geteilt. Alle

Personen, deren Leistung unterhalb des 40%-Perzentils angesiedelt war, wurden als

impulsive Gruppe eingestuft, während all jene Personen, deren Leistung über dem 60%-

Perzentil lag, als reflexive Gruppe definiert wurde. Die Personen zwischen dem 40% und

60%-Perzentil wurden aus der Analyse ausgeschlossen, um einen klare Unterscheidung

zwischen den Gruppen zu ermöglichen.

60

Durch den Ausschluss der Personen zwischen dem 40% und 60%-Perzentil verringerte

sich die Stichprobengröße von anfangs 68 auf 54 Personen.

Da LAMBDA-neu über eine große Auswahl an Kennwerten verfügt, wurden in Anlehnung

an die weiter oben in der Testbeschreibung von LAMBDA-neu erwähnte Clustertypen-

Zuordnung, jene Variablen für die Analyse ausgewählt, die laut Karolyi (2009) die

wichtigsten Kennwerte darstellten. Diese Kennwerte waren:







Da bei Verwendung von mehreren t-Tests bzw. Welch-Tests für unabhängige Stichproben

an den selben Untersuchungspersonen eine Kumulierung des Risikos 1. Art auftritt, wurde

eine Multivariate Varianzanalyse (MANOVA) berechnet, um die Personen der impulsiven

und reflexiven Gruppe miteinander zu vergleichen.

In der ersten durchgeführten Analyse zeigte sich ein signifikanter Box-M-Test. Daraufhin

wurde die Variable „Anzahl der Prüfphasen (PPH)“ in Anlehnung an Kubinger, Rasch und

Yanagida (2011) aus der Analyse ausgeschlossen, da diese Variable in den beiden Gruppen

sehr unterschiedlich ausgeprägte Interkorrelationen aufwies. Die zweite durchgeführte

Analyse ist im Folgenden beschrieben.

Der Box-M-Test zeigt mit p = 0,305 ein nicht signifikantes Ergebnis (Tab. 8), es kann also

von Gleichheit der Kovarianzmatrix ausgegangen werden. Unter der Annahme der

multivariaten Normalverteilung und dem nicht signifikanten Ergebnis des Box-M-Tests

wird, in Anlehnung an Field (2009), die Pillai-Spur auf Grund der teilweise ungleich

großen Gruppen in den einzelnen Variablen für die Ergebnispräsentation und später für die

Interpretation herangezogen. Laut der Pillai-Spur unterscheiden sich die beiden Gruppen

nicht signifikant voneinander (Pillai-Spur p = 0,180; Tab. 9).

61

Box -Test auf Gleichheit

der Kovarianzmatrizen

Box-M-Test 19,230

F 1,149

df1 15

df2 10887,158

Sig. ,305

Tab. 8: Box-M-Test

Multivariate Tests

Effekt Wert F Hypothesen

df Fehler df Sig.

Partielles Eta-Quadrat

Konstanter Term

Pillai-Spur ,983 567,853 5,00 48,00 ,000 ,983

Wilks-Lambda ,017 567,853 5,00 48,00 ,000 ,983

Hotelling-Spur 59,151 567,853 5,00 48,00 ,000 ,983

Größte charakteristische Wurzel nach Roy

59,151 567,853 5,00 48,00 ,000 ,983

Impulsivität Pillai-Spur ,143 1,600 5,00 48,00 ,178 ,143

Wilks-Lambda ,857 1,600 5,00 48,00 ,178 ,143

Hotelling-Spur ,167 1,600 5,00 48,00 ,178 ,143

Größte charakteristische Wurzel nach Roy

,167 1,600 5,00 48,00 ,178 ,143

Tab. 9: Ergebnisse der Multivariaten Tests

9.3. Prognostische Validität:

Zur Überprüfung der prognostischen Validität anhand der Abschlussprüfung zur

Ausbildung zum Rettungssanitäter wurden die Untersuchungspersonen zu den oben

erwähnten Lerntyp-Clustern zugeordnet. Die Zuordnung fand auf Grund der

Streuungsmaße der erwähnten Kennwerte der Ursprungs-Stichprobe von Karolyi (2009)

statt.

62

Insgesamt wurden 13 Personen zum „erfolgreichen Lerntyp“, 18 Personen zum

„unsicheren Lerntyp“, 22 Personen zum „impulsiven Lerntyp“ und 15 Personen zum

„selbstüberschätzenden Lerntyp“ zugeordnet (Tab. 10).

Häufigkeit Prozent

Gültig impulsiver Lerntyp 22 32,4

unsicherer Lerntyp 18 26,5

sich überschätzender Lerntyp

15 22,1

erfolgreicher Lerntyp 13 19,1

Gesamt 68 100,0

Tab. 10: Häufigkeiten der Lerntyp-Cluster vor Ausschluss von Personen

Alle Personen, die in den beiden Wiener Fahrschulen erhoben wurden, mussten aus dieser

Analyse ausgeschlossen werden, da sie nicht an der als Kriterium fungierenden

Abschlussprüfung hätten teilnehmen können. Weiters sind einige Personen aus

unbekannten Gründen nicht zur Abschlussprüfung angetreten. Dadurch verringerte sich die

Stichprobengröße von 68 Personen auf 50 Personen.

Von diesen 50 Personen entfallen 8 auf den „erfolgreichen Lerntyp“, 13 auf den

„unsicheren Lerntyp“, 18 auf den „impulsiven Lerntyp“ und 11 auf den „sich

überschätzenden Lerntyp“ (Tab. 11).

Häufigkeit Prozent

Gültig impulsiver Lerntyp 18 36,0


sich überschätzender Lerntyp

11 22,0


Gesamt 50 100,0

Tab. 11: Häufigkeiten der Lerntyp-Cluster nach Ausschluss von Personen

63

Auf Grund des Rang- bzw. Nominal-Skalenniveaus beider Variablen wurde ein Kruskal-

Wallis-H-Test durchgeführt, um zu überprüfen, ob die Lerntypen, die mit Hilfe der

Kennwerte von LAMBDA-neu ermittelt wurden Unterschiede in Bezug auf ihr

Abschneiden in der Abschlussprüfung zum Rettungssanitäter aufweisen.

Der Kruskal-Wallis-H-Test ergab mit H = 5,596 (p = 0,133), dass sich die

Prüfungsleistungen der vier Lerntypen nicht signifikant voneinander unterscheiden (Tab.

12).

Statistik für Test

Note

Rettungssanitäterprüfung

Chi-Quadrat 5,596

df 3

Asymptotische Signifikanz

,133

Tab. 12: Kruskal-Wallis-H-Test

64

10. Diskussion

Aus den Ergebnissen der vorliegenden Untersuchung lassen sich einige interessante und

auch praktisch relevante Interpretationen ableiten.

Die explorative Faktorenanalyse liefert eine sechs-Faktoren-Lösung, was für LAMBDA-

neu sicherlich ein vielversprechendes Ergebnis darstellt. Vor allem die Tatsache, dass

ausschließlich Kennwerte aus LAMBDA-neu, die kognitive Fähigkeiten erfassen, und die

Kennwerte von INSBAT auf dem ersten Faktor hoch laden zeigt, dass dieser Faktor in

erster Linie von kognitiven Fähigkeiten bestimmt wird.

Die beiden Kennwerte „Lernquotient (LERNQUO)“ und „Anzahl der Fehler (FEHLER)“,

die Merkfähigkeit erfassen sollen, laden besonders hoch auf Faktor eins. Zusätzlich laden

auch die Kennwerte „Lernzeit 1 (LZ1)“ und „Quotient mittelfristige Merkfähigkeit

(MFGQUO)“, sowie „Gelöste FRRT-Items ohne Belastung“ aus LAMBDA-neu recht hoch

auf diesem Faktor. Diese Kennwerte sollen Lernleistung, mittelfristige Merkfähigkeit und

verbal-logisch-schlussfolgerndes Denken erfassen. Weiters laden auch die Kennwerte

„INSBAT: Verbal-deduktives Denken“ und „INSBAT: Langzeitgedächtnis“ recht hoch auf

Faktor eins. Die beiden Kennwerte aus INSBAT sollen Langzeitgedächtnis und verbal-

logisch-schlussfolgerndes Denken erfassen.

Hierdurch wird deutlich, dass Faktor eins in erster Linie ein Faktor ist, der durch

Lerneffizient, Gedächtnis und verbal-logisch-schlussfolgerndes Denken definiert wird.

Daher wurde der Faktor mit „Genauigkeit (von Lernen und schlussfolgerndem Denken)

[preciseness (of learning and reasoning)]“ bezeichnet.

Dieses Ergebnis ist sehr positiv für LAMBDA-neu, vor allem deshalb, weil kein Kennwert,

der eine Persönlichkeitseigenschaft erfassen soll auf diesem Faktor lädt und damit zeigt,

dass mittels LAMBDA-neu einerseits eine Komponente von intellektueller

Leistungsfähigkeit und andererseits auch persönliche Stilmerkmale bzw.

Persönlichkeitseigenschaften erfasst werden.

65

Die Kennwerte, die auf Faktor zwei hoch laden sind die LAMBDA-neu Kennwerte

„Unnötige Null-Fehler-Durchgänge (NULLF)“ und „Gesamtprüfzeit (PZEIT)“, mit denen

die Konsolidierung des Gelernten und die Güte der Merkfähigkeit bzw. Anwendung von

Lernstrategien ersichtlich werden. Dieser Faktor wurde mit „Dürftigkeit [barrenness]“

bezeichnet, da beide Kennwerte, die diesen Faktor bestimmen, in erster Linie darauf

fokussieren, wie gut es einer Person gelungen ist, sich zu konzentrieren, sich das Gelernte

einzuprägen bzw. Lernstrategien anzuwenden, wobei hohe Werte in diesen Kennwerten

eher negativ zu interpretieren sind.

Auf den dritten Faktor laden die beiden Kennwerte „BAcO: Verhinderung des

Planmäßigen Vorgehens – Geschwindigkeit“ und „BAcO: Aufgabenkollision – Quantität

Hauptaufgabe“ besonders hoch. Mit diesen beiden Kennwerten sollen die

Strategieeffizienz zur und Konzentration auf die Zielerreichung erfasst werden. Hier wird

also eindeutig ein persönliches Stilmerkmal erfasst. Für die Interpretation von LAMBDA-

neu ist dieser Faktor weniger brauchbar, weil es sich quasi um einen reinen BAcO-Faktor

handelt. Auf Grund der erfassten Eigenschaften der Kennwerte wurde der Faktor mit

„Nachlässigkeit/Unzuverlässigkeit [tardiness]“ bezeichnet.

Der vierte Faktor ist ähnlich wie Faktor drei ein reiner BAcO-Faktor und wird durch den

Kennwert „BAcO: Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe“ gekennzeichnet, der auf

diesem Faktor sehr hoch lädt. Mit diesem Kennwert soll die Konzentration auf die

Hauptaufgabe erfasst werden bzw. wie sehr sich die Untersuchungsperson durch

Nebenaufgaben ablenken lässt. Daher wurde der Faktor mit „Aufmerksamkeitsteilung

[fissionability]“ bezeichnet, liefert aber wie Faktor drei keine essentiellen Informationen zu

LAMBDA-neu.

Faktor fünf ist durch den Kennwert „Belastbarkeitsquotient (BELQUO)“ aus LAMBDA-

neu gekennzeichnet, der hier eine sehr hohe Ladung aufweist. Die intendierte Eigenschaft,

die erfasst werden soll, ist Belastbarkeit bzw. Resilienz gegenüber Stress im Sinne von

Ablenkungen. Daher wurde der Faktor mit „Fokussierung [focusing]“ bezeichnet.

Der letzte Faktor, Faktor sechs, wird durch den Kennwert „BAcO: Verhinderung des

Planmäßigen Vorgehens – Quantität“ gekennzeichnet. Erfasst werden soll damit der Grad

66

der Zielerreichung, was zu der Bezeichnung „Persistenz [persistence]“ geführt hat, die die

Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit über längere Zeiten recht gut bezeichnet.

Interessant an diesen Ergebnissen ist, dass mit LAMBDA-neu und BAcO kein

gemeinsamer Faktor „Stressresistenz“ oder „Resilienz gegenüber Stress“ erkennbar ist,

sondern viel mehr mehrere voneinander unabhängige Faktoren erkennbar sind, die

unterschiedliche Aspekte von Belastbarkeit erfassen. Die Komponente in LAMBDA-neu

könnte auf Grund des Aufbaus der Stressphase in Richtung Belastbarkeit bei kognitiver

Last („cognitive load“) hindeuten. Unter „cognitive load“ wird die Belastung des

Arbeitsgedächtnisses durch kognitive Anforderungen verstanden (Gerrig & Zimbardo,

2008). „Cognitive load“ kann bei LAMBDA-neu sicherlich angenommen werden, da die

kognitiv fordernde Bearbeitung von Items zum logisch-schlussfolgernden Denken durch

ebenfalls kognitiv fordernde Items zur Merkfähigkeit unterbrochen wird.

Ein weiteres interessantes Ergebnis der explorativen Faktorenanalyse ist, dass der

Kennwert „AHA: Impulsivität“, der die Impulsivität der Untersuchungspersonen erfasst,

auf keinem der sechs Faktoren mit einer absoluten Ladung von über 0,55 lädt. In diesem

Fall ist dies ein sehr positives Ergebnis für LAMBDA-neu, da Impulsivität offenbar in

keiner der Fähigkeiten bzw. persönlichen Stilmerkmalen einen bedeutenden Einfluss

aufweist.

Die Extremgruppenvalidierung von LAMBDA-neu liefert mit einem nicht signifikanten

Ergebnis in der Multivariaten Varianzanalyse nicht notwendigerweise ein negatives

Ergebnis für die Validität von LAMBDA-neu. Es wird dadurch deutlich, dass die laut

Karolyi (2009) wichtigsten Kennwerte aus LAMBDA-neu nicht durch Impulsivität

beeinflusst werden und daher nicht davon auszugehen ist, dass eher impulsive Personen

systematisch benachteiligt werden. Allerdings ist die Stichprobegröße auf Grund der

bereits erwähnten Schwierigkeiten gesunken, was unter Umständen die Power der Analyse

beeinträchtigt haben könnte.

Die prognostische Validierung von LAMBDA-neu mittels Kruskal-Wallis-H-Test kann als

gescheitert angesehen werden. Die Lerntyp-Cluster, die von Karolyi (2009), aber auch in

Vorarbeiten von Fill-Giordano (2003), sowie Maryschka (2002) und Unterfrauner (2003)

67

gefunden wurden, sind offenbar nicht in der Lage, die Abschlussnote der Prüfung zum

Rettungssanitäter vorherzusagen.

Hier sind allerdings einige Punkte anzumerken, die das Fehlen der prognostischen Validität

relativieren könnten.

Die Untersuchungspersonen waren allesamt Freiwillige, die sich bereit erklärt haben, an

der Untersuchung teilzunehmen. Hier stellt sich zu allererst die Frage, wie hoch die

Motivation der Untersuchungspersonen ausgeprägt ist, wenn für sie keine unmittelbaren

Folgen aus der Teilnahme an der Untersuchung erfolgen. Im Gegensatz zu

Auswahlsituationen zum Beispiel im Rahmen der Besetzung einer ausgeschriebenen Stelle

oder der Zulassung zu Studien mit Platzbeschränkungen, hat die Teilnahme an einer

wissenschaftlichen Studie keine Folgen für die Untersuchungspersonen. Daher ist es gut

denkbar, dass die Länge der Testbatterie und mitunter auch der Aufbau von LAMBDA-neu

zu Motivationsverlust geführt haben.

Ein weiterer Punkt bei den TeilnehmerInnen vom Roten Kreuz ist unter Umständen ein

gewisser Gruppendruck zur Teilnahme unter den Zivildienern, der manche nur deshalb

dazu bewogen hat teilzunehmen, weil ihre Kollegen, mit denen sie sich gut verstehen

und/oder viel Zeit verbringen, ebenfalls teilgenommen haben.

Außerdem ist es auch möglich, dass von Seiten der Verantwortlichen vom Roten Kreuz

mehr oder weniger Druck auf die Zivildiener ausgeübt wurde, damit sich möglichst viele

Personen melden, die an der Untersuchung teilnehmen.

Weiters kann es aber auch daran liegen, dass die Zivildiener, die bei genauerer Betrachtung

nicht freiwillig den Zivildienst verrichten, generell ein Motivationsproblem aufweisen, da

sie den Zivildienst unter Umständen als Zeitverschwendung oder Zwang erleben und daher

dem Alltagstrott in der Ausbildung mit der Teilnahme an der Untersuchung für eine

gewisse Zeit entkommen wollten. Während der Bearbeitung kann es dann sicherlich zu

Motivationsverlust kommen, da die Bearbeitung von psychologisch-diagnostischen

Verfahren generell und bei LAMBDA-neu samt BAcO, AHA und INSBAT im

Besonderen, sehr anstrengend ist und sich in keinster Weise als Erholung vom Alltag

eignet.

68

Zu guter Letzt sei hier noch erwähnt, dass die Abschlussprüfung in der Ausbildung zum

Rettungssanitäter eine modulare Prüfung ist, die aus mehreren Teilen besteht. Diese Teile

befassen sich einerseits mit dem theoretischen Wissen über Notfallmedizin und

andererseits auch mit der praktischen Anwendung des gelernten Wissens. Alle Teile

fließen zu gleichen Teilen in die Bewertung ein, was den Zusammenhang mit den

Ergebnissen aus LAMBDA-neu unter Umständen ebenfalls verzerrt haben könnte.

Es ist daher gut möglich, dass die Lerntyp-Cluster, die von Karolyi (2009) gefunden

wurden, sehr wohl dazu in der Lage wären, zwischen unterschiedlich leistungsfähigen

Personen zu unterscheiden, allerdings wäre es wahrscheinlich anzuraten, diesen Aspekt in

einer neuerlichen Untersuchung an Personen zu überprüfen, die einerseits eine direkte

Konsequenz aus der Teilnahme zu erwarten haben und andererseits auch die Motivation

aufbringen, sorgfältig an LAMBDA-neu zu arbeiten. Dies könnte beispielsweise bei

Personen im Rahmen von Studienwahlberatungen oder Aufnahmeverfahren der Fall sein

(Kubinger, Frebort, Khorramdel, & Weitensfelder, 2012).

Außerdem sollte die Prüfung, an der die Prognostische Validität überprüft wird, am Besten

theoretischer Natur sein, um eine mögliche Verzerrung der Ergebnisse durch den

praktischen Aspekt gering zu halten bzw. zu verhindern.

11. Ausblick und Kritik:

Die Validität von LAMBDA-neu konnte in der vorliegenden Arbeit nicht eindeutig

festgestellt werden. Die Ergebnisse sind aber sicherlich vielversprechend. Wie bereits kurz

erwähnt, ist es sicherlich von Vorteil, wenn bei einer neuerlichen Überprüfung der

Validität von LAMBDA-neu die prognostische Validität anhand von einem

Außenkriterium überprüft wird, das sich als weniger anfällig für Verzerrungen erweist.

Es ist auch anzuraten eine größere Stichprobe zu ziehen, was auf Grund der Freiwilligkeit

der Teilnehmer mit dem Untersuchungsdesign der vorliegenden Arbeit und den im

Nachhinein aufgetretenen bzw. erkannten Schwierigkeiten leider nicht möglich war.

69

Außerdem soll noch kurz erwähnt sein, dass die momentan zur Verfügung stehende

Version von LAMBDA-neu im Bezug auf ihre Benutzerfreundlichkeit sowohl für

Untersuchungspersonen, als auch TestleiterInnen nicht sehr praktikabel ist. Es hat sich bei

der Auswertung gezeigt, dass das Programm bei manchen Personen die Phase 1 frühzeitig

abgebrochen hat und damit die Daten nicht verwertbar waren. Außerdem ist es nicht

möglich zwischen den Teilen (Untertests im weitesten Sinne) des Verfahrens zu wechseln,

wie es beispielsweise bei den Verfahren aus dem Wiener Testsystem der Fall ist. Diese

Möglichkeit wäre sicherlich von Vorteil, sollte das Programm oder aber der Computer

während der Bearbeitung abstürzen, oder die Testung aus verschiedenen Gründen

kurzzeitig unterbrochen werden müssen.

Außerdem ist leider das Auswertungsprogramm, das von Haiden (2009) programmiert

wurde, verloren gegangen. Daher mussten die Ergebnisse von LAMBDA-neu, die in Form

von einzelnen Text-Dokumenten für jede Untersuchungsperson gespeichert werden, per

Hand ausgewertet werden. Diese Auswertung ist sehr zeitintensiv, damit leider auch

fehleranfällig und schränkt die Anwendbarkeit von LAMBDA-neu in der vorliegenden

Form stark ein.

Weiters soll darauf hingewiesen werden, dass die Instruktion von LAMBDA-neu vielen

Personen zu lang und zu abstrakt formuliert ist, was dazu führen könnte, dass einige

Personen schlechter abgeschnitten haben, als es ihnen möglich gewesen wäre. Es ist

denkbar, dass sie am Anfang im Sinne von „Versuch und Irrtum“ versucht haben, die

Aufgabe zu verstehen, weil sie die Instruktion nicht sorgfältig gelesen oder nicht richtig

verstanden haben. Vor allem Probleme beim Verständnis können in Gruppentestsituationen

offenbar dazu führen, dass die Personen aus Scham nicht nachfragen, wenn Unklarheiten

auftreten.

Ein wichtiger Punkt im Bezug auf die Instruktion von LAMBDA-neu soll noch erwähnt

werden, da es bei ca. der Hälfte aller Personen dabei zu Problemen und teilweise auch zu

verbalen Ausfällen von Seiten der Untersuchungspersonen während der Testung

gekommen ist. Der Hinweis darauf, dass sich auch die Bilder verändern können, ist

offenbar leicht zu überlesen, vor allem dann, wenn wie bereits erwähnt, die Instruktion nur

unzureichend gelesen bzw. verstanden wird. Daher wird vorgeschlagen in der Instruktion

70

ein zweites Übungsitem einzubauen, bei dem eines der Bilder korrigiert werden muss,

damit den Personen eindeutiger vermittelt wird, dass die Bilder ebenfalls veränderbar sind.

71

12. Zusammenfassung:

Das Ziel dieser Arbeit war die Überprüfung der Validität von LAMBDA-neu im Sinne von

Konstruktvalidität, Extremgruppenvalidität und prognostischer Validität.

Insgesamt wurden 81 Personen in zwei Wiener Fahrschulen und beim Roten Kreuz

Niederösterreich mit einer Testbatterie erhoben. Von diesen 81 Personen mussten 13

Personen auf Grund von technischen Problemen bzw. wegen problematischem

Testverhalten aus der Analyse ausgeschlossen werden.

Die verwendete Testbatterie wies neben LAMBDA-neu, die objektiven

Persönlichkeitstests BAcO (Belastbarkeits-Assessment) und AHA (Arbeitshaltungen),

sowie drei Untertests aus der INSBAT (Intelligenzstrukturbatterie) auf. Alle genannten

Verfahren (außer LAMBDA-neu) wurden über das Wiener Testsystem der Firma

SCHUHFRIED vorgegeben.

Zur Überprüfung der Konstruktvalidität wurde eine explorative Faktorenanalyse

durchgeführt. Dabei wurde eine sechs-Faktoren-Lösung gefunden, die die folgenden

Faktoren aufweist: Genauigkeit (von Lernen und schlussfolgerndem Denken) [preciseness

(of learning and reasoning)], Dürftigkeit [barrenness], Nachlässigkeit/Unzuverlässigkeit

[tardiness], Aufmerksamkeitsteilung [fissionability], Fokussierung [focusing] und

Persistenz [persistence].

Die Extremgruppenvalidierung wurde durchgeführt, indem alle Personen deren

Impulsivitätsmessung (erfasst mittels AHA) zwischen dem 40% und 60%-Perzentil

angesiedelt war, aus der Stichprobe entfernt wurden. Dadurch wurden zwei Gruppen

gebildet, die anschließend im Rahmen einer multivariaten Varianzanalyse miteinander

verglichen wurden. Die Analyse fand ein nicht signifikantes Ergebnis.

Die prognostische Validierung wurde über die Bildung von Lerntypen im Bezug auf die

Abschlussprüfung der Ausbildung zum Rettungssanitäter von Zivildienern beim Roten

Kreuz Niederösterreich durchgeführt. Dabei wurden die Untersuchungspersonen anhand

der von Karolyi (2009) gefundenen Lerntypen eingeteilt und diese Gruppen anschließend

72

mit einem Kruskal-Wallis-H-Test miteinander verglichen. Es ergaben sich keine statistisch

signifikanten Unterschiede zwischen den Lerntypen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Validierung von LAMBDA-neu nur teilweise

geglückt ist. Die Konstruktvalidität über die explorative Faktorenanalyse lieferte wertvolle

Hinweise auf die zu Grunde liegende Struktur von LAMBDA-neu. Die

Extremgruppenvalidierung erwies sich als vielversprechend, da offenbar keine

Unterschiede der Leistungen in LAMBDA-neu im Bezug auf Impulsivität vorhanden sind.

Die prognostische Validierung kann als gescheitert betrachtet werden, da sich keine

statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den Lerntypen im Bezug auf ihre

Prüfungsnote zeigten. Allerdings kann dies auf Grund vielfältiger Faktoren ausgelöst

werden.

Die vorliegende Arbeit konnte die Validität von LAMBDA-neu nicht zweifelsfrei

feststellen, liefert aber wertvolle Anhaltspunkte für zukünftige Untersuchungen über die

Validität von LAMBDA-neu.

73

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78

14. Anhang:

Anhang A: SPSS Ausgabe Deskriptive Statistik der Kennwerte von LAMBDA-neu, samt AHA, BAcO & INSBAT

Häufigkeitsverteilung Kennwert KRITERIU (LAMBDA-neu )

Häufigkeit Prozent Gültige

Prozente Kumulierte Prozente

Gültig

Kriterium nicht erreicht

28 41,2 41,2 41,2

Kriterium erreicht 40 58,8 58,8 100,0

Gesamt 68 100,0 100,0

Deskriptive Statistiken LAMBDA-neu

LPH PPH LERNQUO FEHLER

N Gültig 68 68 68 68

Fehlend 0 0 0 0

Mittelwert 21,985294 32,985294 ,434363 44,3529

Median 21,500000 41,000000 ,464100 29,5000

Standardabweichung 13,8612449 13,1552074 ,2362766 43,91300

Minimum 1,0000 5,0000 ,0000 ,00

Maximum 46,0000 45,0000 1,0000 202,00

Perzentile 25 9,000000 20,000000 ,327525 14,2500

75 30,750000 45,000000 ,606525 59,0000

79


NA FF RF NULLF

N Gültig 68 68 68 68

Fehlend 0 0 0 0

Mittelwert 4,926471 1,5441 3,1471 9,235294

Median 5,000000 1,0000 1,0000 9,000000

Standardabweichung 2,4207818 1,91953 10,74989 7,1155026

Minimum ,0000 ,00 ,00 ,0000

Maximum 9,0000 8,00 71,00 25,0000

Perzentile 25 3,000000 ,0000 ,0000 3,000000

75 7,000000 2,0000 1,7500 15,000000


LZEIT LZ1 RLZ1 PZEIT

N Gültig 68 68 68 68

Fehlend 0 0 0 0

Mittelwert 361,161765 134,691176 ,385519 803,823529

Median 351,000000 101,500000 ,342700 824,000000


Minimum 123,0000 12,0000 ,0159 149,0000

Maximum 860,0000 712,0000 1,0000 1367,0000

Perzentile 25 259,750000 64,250000 ,195950 581,500000

75 416,750000 182,750000 ,586275 1059,500000

80


BELQUO STRZAH MFGQUO

N Gültig 67 68 68

Fehlend 1 0 0

Mittelwert ,442094 11,911765 ,588441

Median ,444400 11,000000 ,630700

Standardabweichung ,1333669 5,3663832 ,2896617

Minimum ,0000 1,0000 ,0000

Maximum ,8000 24,0000 1,0000

Perzentile 25 ,400000 9,000000 ,439225

75 ,500000 15,000000 ,800000

Deskriptive Statistiken AHA & BAcO

AHA: Flächengrößen Vergleichen - Impulsivität

BAcO: Verhinderung

des planmäßigen Vorgehens –

Quantität

BAcO: Verhinderung

des planmäßigen Vorgehens –

Geschwindigkeit

BAcO: Aufgabenkollision

– Quantität Hauptaufgabe

N Gültig 68 68 66 68

Fehlend 0 0 2 0

Mittelwert 165431,794118 99,444446 5,636742 204,573529

Median 170300,000000 100,000000 5,434150 219,500000


Minimum 101000,0000 66,6667 4,2688 117,0000

Maximum 201103,0000 100,0000 8,8375 240,0000

Perzentile ,25 101000,000000 66,666700 4,268800 117,000000

,75 101000,000000 66,666700 4,268800 117,000000

81

Deskriptive Statistiken BAcO & INSBAT

BAcO:

Aufgabenkollision

– Effizienz

Nebenaufgabe

INSBAT: Verbal

Deduktives

Denken

INSBAT:

Langzeitgedächtnis

INSBAT: Verbales

Kurzzeitgedächtnis

N Gültig 68 68 68 68

Fehlend 0 0 0 0

Mittelwert 8,176471 ,299657 -,356379 -,665615

Median 8,000000 ,235850 -,428850 -,641700

Standardabweichung 4,2035563 1,4737186 1,0687117 1,1061961

Minimum ,0000 -2,1195 -2,7208 -2,9314

Maximum 17,0000 6,5560 2,2628 3,0918

Perzentile ,25 ,000000 -2,119500 -2,720800 -2,931400

,75 ,000000 -2,119500 -2,720800 -2,931400

82

Anhang B: SPSS Ausgabe Kommunalitäten & unrotierte Faktorenstruktur

Kommunalitäten

Anfänglich Extraktion

LAMBDA: Lernquotient 1,000 ,789

LAMBDA: unnötige Null-Fehler-Durchgänge 1,000 ,865

LAMBDA: Lernzeit 1 1,000 ,589

LAMBDA: Gesamtprüfzeit 1,000 ,855

LAMBDA: Anzahl der Fehler 1,000 ,772

LAMBDA: Quotient mittelfristige Merkfähigkeit 1,000 ,489

LAMBDA: Gelöste FRRT-Items ohne Belastung 1,000 ,534

LAMBDA: Belastbarkeitsquotient 1,000 ,854

AHA: Flächengrößen Vergleichen - Impulsivität 1,000 ,619

BAcO: Verhinderung des planmäßigen Vorgehens – Quantität

1,000 ,906


1,000 ,709

BAcO: Aufgabenkollision – Quantität Hauptaufgabe

1,000 ,843

BAcO: Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe 1,000 ,835

INSBAT: Verbal Deduktives Denken 1,000 ,711

INSBAT: Langzeitgedächtnis 1,000 ,634

INSBAT: Verbales Kurzzeitgedächtnis 1,000 ,439

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

83

Komponentenmatrix

Komponente

1 2 3 4 5 6

LAMBDA: Lernquotient 0,84 0,21 0,03 -0,01 -0,18 -0,03

LAMBDA: unnötige Null-Fehler-Durchgänge 0,24 0,80 0,34 -0,15 0,01 0,15

LAMBDA: Lernzeit 1 0,60 0,14 -0,41 0,05 -0,02 -0,19

LAMBDA: Gesamtprüfzeit -0,15 0,90 0,11 -0,07 0,04 0,10

LAMBDA: Anzahl der Fehler -0,82 -0,26 -0,01 0,06 0,16 -0,02

LAMBDA: Quotient mittelfristige Merkfähigkeit 0,67 0,07 0,08 -0,03 0,18 0,02

LAMBDA: Gelöste FRRT-Items ohne Belastung 0,66 -0,03 -0,25 -0,13 -0,02 -0,15

LAMBDA: Belastbarkeitsquotient 0,03 -0,22 0,59 0,29 0,13 0,59

AHA: Flächengrößen Vergleichen - Impulsivität 0,36 -0,24 -0,44 -0,15 0,18 0,43

BAcO: Verhinderung des planmäßigen Vorgehens – Quantität 0,09 -0,05 0,03 0,26 -0,87 0,27


-0,13 0,30 -0,65 0,20 0,09 0,36

BAcO: Aufgabenkollision – Quantität Hauptaufgabe 0,23 -0,20 0,54 -0,68 -0,01 -0,01

BAcO: Aufgabenkollision – Effizienz Nebenaufgabe 0,07 0,19 0,37 0,72 0,22 -0,30

INSBAT: Verbal Deduktives Denken 0,70 -0,27 0,12 0,30 -0,10 -0,19

INSBAT: Langzeitgedächtnis 0,64 -0,11 -0,04 0,16 0,39 0,19

INSBAT: Verbales Kurzzeitgedächtnis 0,58 -0,22 0,18 0,02 0,02 0,14

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

84

Anhang C: SPSS Ausgabe Zwischensubjektfaktoren der MANOVA, samt mittleren Rängen des Kruskal-Wallis-H-Test

Tests der Zwischensubjekteffekte

Quelle Abhängige Variable Quadratsumme

vom Typ III df

Mittel der Quadrate

Korrigiertes Modell Lernquotient ,017a 1 ,017

Anzahl der Fehler 1483,130b 1 1483,130

Relative Lernzeit 1 ,209c 1 ,209

unnötige Null-Fehler Durchgänge

11,574d 1 11,574

Gesamtprüfzeit 167556,741e 1 167556,741

Konstanter Term Lernquotient 11,407 1 11,407

Anzahl der Fehler 87121,500 1 87121,500

Relative Lernzeit 1 9,071 1 9,071


4428,167 1 4428,167

Gesamtprüfzeit 32732032,667 1 32732032,667

IMP_40_60 Lernquotient ,017 1 ,017


Relative Lernzeit 1 ,209 1 ,209


11,574 1 11,574

Gesamtprüfzeit 167556,741 1 167556,741

Fehler Lernquotient 3,006 52 ,058


Relative Lernzeit 1 3,002 52 ,058


2761,259 52 53,101

Gesamtprüfzeit 5448094,593 52 104771,050

Gesamt Lernquotient 14,431 54

Anzahl der Fehler 185499,000 54

Relative Lernzeit 1 12,283 54


7201,000 54

Gesamtprüfzeit 38347684,000 54

Korrigierte Gesamtvariation

Lernquotient 3,024 53

Anzahl der Fehler 98377,500 53

85

Relative Lernzeit 1 3,211a 53


2772,833b 53

Gesamtprüfzeit 5615651,333c 53

a. R-Quadrat = ,006 (korrigiertes R-Quadrat = -,013)

b. R-Quadrat = ,015 (korrigiertes R-Quadrat = -,004)

c. R-Quadrat = ,065 (korrigiertes R-Quadrat = ,047)

d. R-Quadrat = ,004 (korrigiertes R-Quadrat = -,015)

e. R-Quadrat = ,030 (korrigiertes R-Quadrat = ,011)

Tests der Zwischensubjekteffekte

Quelle Abhängige Variable F Sig. Partielles Eta-

Quadrat Korrigiertes Modell Lernquotient ,298a ,587 ,006

Anzahl der Fehler ,796b ,376 ,015

Relative Lernzeit 1 3,620c ,063 ,065


,218d ,643 ,004

Gesamtprüfzeit 1,599e ,212 ,030

Konstanter Term Lernquotient 197,304 ,000 ,791

Anzahl der Fehler 46,755 ,000 ,473

Relative Lernzeit 1 157,115 ,000 ,751


83,391 ,000 ,616

Gesamtprüfzeit 312,415 ,000 ,857

IMP_40_60 Lernquotient ,298 ,587 ,006

Anzahl der Fehler ,796 ,376 ,015

Relative Lernzeit 1 3,620 ,063 ,065


,218 ,643 ,004

Gesamtprüfzeit 1,599 ,212 ,030

Fehler Lernquotient

Anzahl der Fehler

Relative Lernzeit 1


Gesamtprüfzeit

86

Gesamt Lernquotient

Anzahl der Fehler

Relative Lernzeit 1


Gesamtprüfzeit

Korrigierte Gesamtvariation Lernquotient

Anzahl der Fehler

Relative Lernzeit 1


Gesamtprüfzeit

a. R-Quadrat = ,006 (korrigiertes R-Quadrat = -,013)

b. R-Quadrat = ,015 (korrigiertes R-Quadrat = -,004)

c. R-Quadrat = ,065 (korrigiertes R-Quadrat = ,047)

d. R-Quadrat = ,004 (korrigiertes R-Quadrat = -,015)

e. R-Quadrat = ,030 (korrigiertes R-Quadrat = ,011)

Mittlere Ränge Kruskal-Wallis-H-Test

Clustertyp N Mittlerer Rang

Note Rettungssanitäterprüfung

impulsiver Lerntyp 18 29,97


sich selbst überschätzender Lerntyp 11 18,91


Gesamt 50

87

Anhang D: Entwurf Artikel Mandler & Kubinger (2013)

Pragmatical conceptualized objective personality test-battery LAMBDA

– psychometric calibration quality vs. validity

Georg Mandler & Klaus D. Kubinger

University of Vienna, Faculty of Psychology, Division of Psychological Assessment and

Applied Psychometrics

Abstract:

A test-battery is introduced which, apart from determining one’s learning strategy and

power of reasoning, attempts to assess several personal characteristics of style by means of

experiment-based assessment of behavior (objective personality tests). The latter is all

above stress-resistance. Although a critical point of view is given with regard to several

validation concepts within psychological assessment, an empirical validation study of this

test-battery is presented. That is, construct validity based on an explorative factor analysis

as well as extreme group validation and predictive validity is the matter at hand. However,

it is pointed out that validity is a minor criterion of test quality and that psychometric

calibration quality is of major importance.

88

Introduction

Due to the fact (cf. Ones, Viswesvaran, Dilchert, & Deller, 2006; Kubinger, 2009a) that

traditional personality questionnaires might be faked, particularly within personal

recruitment procedures, a “renaissance” of objective personality tests sensu R.B. Cattell

took place (cf. Ortner, Proyer, & Kubinger, 2006). Based on the new technical support

which computers have been able to provide for a few decades now, a new “genre” of

psychological assessment has been established: The so-called tests for experiment-based

assessment of behavior (Kubinger, 2006), “a (psychological) ‘technology’ … that deduces

personal characteristics of style from observable behavior on experimentally varied

performance tasks, whereby the computer registers the way in which the testee deals with

the problem.” (p. 256 – translated by the authors). One of the instruments of the “Viennese

pool of computerized tests aiming at experiment-based assessment of behavior” (cf. e.g.

Kubinger, 2009b) is the test-battery LAMBDA. LAMBDA (translated as: Learning by

Heart, Memory, Stress Resistance, Reasoning) has never been published in its first

generation. The second generation is now in print (Kubinger, Haiden, Karolyi, &

Maryschka, in print). Therefore, some empirical studies of this test-battery’s validity are of

interest.

In the following we will introduce the test-battery LAMBDA in detail. That is, its

theoretical basis of conceptualization is given as well as the illustration of all its tasks, the

scoring rules included. Though a very critical point of view is given with regard to several

validation concepts within psychological assessment, an empirical validation study is

designed. It concerns construct validity in the first instant, extreme group validation with

respect to an external criterion – covered concurrently – in the second instant, and

predictive validity with respect to a future exam in the third instant. However, it will be

89

emphasized that any validation attempt of a psychological test is of no use, if calibration

according to item response theory (IRT) is missing from the start.

LAMBDA

Admittedly, the conceptualization of LAMBDA is pragmatical.

The basic concept refers to Guthke (1972) and his learning tests. His main idea is to

measure to what extent individually provided feedback (or even hints) in former tasks

enhances performance in future tasks. Yet, Guthke’s approach focuses on the ability to

improve performance using feedback (i.e. focuses on learning effects) only. LAMBDA

now attempts, in particular, to assess learning strategies – caused by feedback. Due to

experience that reproduction-oriented learning is, for several occupational fields, of more

importance than comprehension-oriented learning, the test aims to measure the former (cf.

the recently shown phenomenon, that even for university freshmen, reproduction-oriented

learning is more crucial than comprehension-oriented learning; Donche, Coertjens, & van

Petegem, 2010).

With reference to the levels-of-processing effect (Craik & Lockhart, 1972),

LAMBDA assigns the testee the task of learning a sheet of 6 times 4 bundled information

units, by heart (cf. Figure 1). It is important to note that the testee him-/herself decides

when he/she finishes the learning process and is ready for examination. Examination is

designed so that the testee corrects incorrect information units in analogous sheets. If

correction of a sheet is not carried out entirely correctly, the testee is put back to the

learning phase (the initial sheet), repeatedly; the aim is to correct five consecutive

examination sheets perfectly. Depending on, in particular, the required repetitions of

learning phases, the number of wrong corrections and missed errors of the examination

sheets as well as the overall learning duration invested, the testee can be assigned to one of

four learning types (see details in Karolyi, 2009):

90

• Successful learning type: Persons of this type take a lot of time for the first learning

phase, go through the examination sheets with average speed, and do thereby very few

errors.

• Unassertive learning type: Persons of this type do not take much time for learning the

initial sheet, but memorize more and more information units as the number of repetitions

increases. They make many errors, but they solve nevertheless a large number of

examination sheets before failing again to correct consecutive examination sheet

perfectly.

• Slow and ineffective learning type: Just as with the successful learning type, persons of

this type require a lot of time for the first learning phase but need quite a lot of

examination sheets and time and make many errors. However, they do not solve as many

examinations sheets before failing again to correct the following examination sheets as

accurately as the unassertive learning type does.

• Endeavor avoiding learning type: Persons of this type also require a lot time for the first

learning phase. However, they make a lot more errors than the slow and ineffective

learning type; response times in examinations are very short.

91

Figure 1: Examination sheet of LAMBDA’s part of learning strategy assessment. Here, 6

of the 7 domains (Social Sciences here excluded) are demonstrated, offering 4 information

units each; in contrast to the learning sheet, several information is now given incorrectly,

which the testee has to correct perfectly (Screen is given in German).

What is of importance here is that this typification is in accordance with the results of the

first generation LAMBDA (Maryschka, 2002) as well as with those typifications reported

regarding similar conceptualized tests, namely, LAsO (translated as: Learning and

systematically Ordering; Fill Giordano, 2004)1 and CLIK (translated as: Computerized

instrument for measuring children’s learning potential; Unterfrauner & Litzenberger,

2010). Thus, to some extent, generalizability has been proven.

Final examination after having a break in between, examines the testee’s long-term

memory.

1 www.laso.at

92

Apart from both these performance test facets, the break in between tasks is used

for a certain reasoning test. This test is not yet published but, in the meanwhile, see

Poinstingl (2009). It is the “Family Relation Reasoning-Test”, which asks for a certain

family relation of two persons, indirectly described in a short essay including other family

members. For instance: “Bill is the father of Mary und Susan. Cathy is the daughter of

Susan. What is the relationship between Bill and Cathy?” However, this test is partitioned

into two parts. The first part is administered in a standard way. But the other one is

imposed by a stress factor whereby each item is interrupted by forcing the testee to correct

an examination sheet of the preceding learning test again; only after the respective

examination sheet has been processed can the testee answer the reasoning item. The

number of solved items of the first part represents the testee’s degree of reasoning ability.

The ratio between the number of solved items in the second part and the overall number of

solved items defines the testee’s power of stress-resistance (the smaller this ratio, the lower

the stress-resistance). Obviously, measuring stress-resistance in this manner means that

personal characteristics of style are measured using the approach of experiment-based

assessment of behavior: there are “… experimentally varied performance tasks, whereby

the computer registers the way in which the testee deals with the problem” (see above).

In fact, LAMBDA comprises a second feature of experiment-based assessment of

behavior which serves to measure a testee’s interest preference. The initial sheet of the

learning test bundles 6 times 4 information units (from a pool of 7 different domains); the

testee decides at the very beginning, which of the 7 domains will not come into question.

These 7 domains are: Economics, Medicine, Law, Technique, Humanities, Science, and

Social Science (cf. again Figure 1). Based on Proyer (2006), it is hypothesized that those

topics which conform to a testee’s interests will be memorized much more easily. Hence,

profile interpretation of a testee’s scores might show his/her structure of interests and

(unconscious) domain preference. That is, the score of any domain results due to the

93

number of examination sheets in which the testee has not corrected the respective bundle

entirely correctly.

Method

Validation of psychological tests is often impaired due to methodological problems (see

apart from the following considerations all above Borsboom, Mellenbergh, & van Heerden,

2004). Based on concurrent tests, (convergent) construct validation suffers from the

problem, that either the criterion-test – usually an older one – does not fulfill all the

psychometric standards, in particular the standard of validity; in this case there is no gain

in using it for validation of the test in question – usually a newer one. On the other side, it

could also be that the criterion-test fulfills all the psychometric standards; which would

mean that there is no gain in establishing a new test (cf. Kubinger, 2009c). Nevertheless,

we tried an explorative construct validation study for LAMBDA; several test-scores of

three test-batteries were used. A main problem of correlation-based validation is the

phenomenon of variance diminution because of censored data due to a sampling bias. Most

of the time it happens that persons with very low (and sometimes also with very high)

respective ability (or attitude) are not accessible when representative sampling from a

certain population is aimed-for; as the bias’ size is almost unknown, even a correction

formula for the correlation coefficient (cf. Hunter & Schmidt, 2004) is not applicable. In

such cases, extreme group validation is more attractive – though it is also affected by this

bias; however, a casual bias in the medium range is of no concern. Accordingly, we now

attempted an extreme group validation with respect to a theory-based external criterion:

impulsiveness. Of, course, predictive validity is the most attractive. But the methodical

problem is – if at all a relevant external criterion exists in the future – that hardly any

institution will apply a (new) test for validation only, but without using its results in the

very beginning for admission or refusal of the applicants (cf. again Kubinger, 2009c).

94

Fortunately, we managed to cooperate with a few institutions, particularly with the Red

Cross organization. The applicants of this organization have to pass a final exam with

respect to their theoretical knowledge of emergency-medicine.

Moreover, interpretation of (Pearson) correlation coefficients are often not based on

the respective determination coefficient (that is the squared correlation coefficient) which

only refers to the percentage of mutual explained variance of both the variables in

question; but very often the resulting value of a correlation coefficient is interpreted

according to some established rules of thumb, such as that a correlation coefficient of, for

instance, 0.5 has some meaning per se. Furthermore, it would always be preferable to test a

correlation coefficient’s significance for a specified null-hypothesis H0: ρ ≤ λ and not for

the null-hypothesis H0: ρ = 0. This is because rejection of the latter bears hardly any

information, as the population parameter ρ might nevertheless be very small, for instance

0.1 or even 0.01, thus having no content relevance. However, testing the former, for

instance with λ = 0.7, would gain the information as to whether the correlation of both the

variables explains at least approximately 50% of the mutual variance, or not (cf. Rasch,

Kubinger & Yanagida, 2011). We therefore applied this strategy when correlation

coefficients or the like are under consideration.

Explorative construct validation study

The following three test-batteries were used, primarily in order to apply further

tests for experiment-based assessment of behavior. This is true for one of the first

exponents of this “genre”, namely, “Attitudes to Work” (Version of the Vienna Test

System; Kubinger & Ebenhöh, 2002). This is also true for “Resilience-Assessment:

Computer Based Objective Personality Test Battery” (BAcO; Ortner, Kubinger, Schrott,

Radinger, & Litzenberger, 2006). While BAcO consists of several subtests all measuring

95

different aspects of stress-resistance – that two of them applied here being “Conflict of

Tasks” (the testee has to work on two tasks simultaneously) and “Hindrance to Planned

Action” (the testee is continuously confronted with the problem, that his/her intended

processing is prevented) – “Attitudes to Work” aims to measure several different attitudes,

of which only impulsiveness vs. reflexiveness (subtest “Comparing Surfaces”) is here of

interest. For more details concerning “Attitudes to Work” and BAcO, see Kubinger (2006,

2008, 2009b), Kubinger and Litzenberger (2007), Ortner and Kubinger (2008), Ortner

(2012). Impulsiveness vs. reflexiveness seemed of relevance as impulsiveness of a person

might avert effective learning strategies. Moreover, stress-resistance due to both chosen

aspects of BAcO seemed to accurately coincide with LAMBDA’s condition of interrupting

the testee on processing the one task but forcing him/her to deal with another task.

Because, in particular, (long-term) memory is not covered by both these test-batteries,

pertinent subtests from the “Intelligence Structure Battery” (INSBAT; Hornke et al., 2004)

were also administered, namely, “Long-term Memory” and “Verbal Short-term Memory”.

Furthermore, according to LAMBDA’s reasoning component (FRRT), the subtest “Verbal

Reasoning” of INSBAT was also used. However, no questionnaire for interests, in order to

meet the respective measurement aim of LAMBDA, was administrated.

The method used was an exploratory factor analysis (principal component analysis;

eigen value larger than 1 criterion; varimax rotation).

Extreme group validation study with respect to impulsiveness

Though impulsiveness could be assessed just concurrently with the above

mentioned subtest “Comparing Surfaces” of “Attitudes to Work”, such an extreme group

validation seemed worthwhile. The influence of impulsiveness on cognitive abilities is

investigated in a great number of papers. For instance, Schweitzer (2002) found evidence

that impulsive persons tend to perform less well on reasoning tests. Hence, it is

96

hypothesized that according to “Comparing Surfaces”, impulsive testees do fare worse than

reflexive testees in at least one of the following test-scores of LAMBDA’s learning test:

- ratio of the number mastered examination sheets and total number of required

examination sheets

- total number of perfectly corrected examination sheets being of no use due to of

later errors

- duration of the initial learning process

- total time spent solving examination sheets

- total errors on examination sheets.

The method used was a multivariate analysis of variance due to the factor impulsiveness

vs. reflexiveness (α = .05); testees with a percentile rank of up to 40 in the subtest

“Comparing Surfaces” were allocated to the impulsive group, while those with a percentile

rank of 60 or higher, to the reflexive group. All the other testees were deleted from this

analysis.

Predictive validity regarding an exam

All testees classified according to LAMBDA’s cluster analysis-based four learning

types (see above) were to be compared according to their grade in the final exam which

happened to occur at the end of the trainee program. It was hypothesized that testees of the

successful learning type perform, on average, better on the exam than all the other learning

types; second-tier it was hypothesized that testees of the endeavor avoiding learning type

perform the worst.

The method used was Kruskal-Wallis’ H-test.

97

Sample

As indicated, the desired population of testees had to be applicants of an

organization in which a trainee program ends with a final exam. At first it was decided to

recruit participants from learner driving schools, but after sampling only 11 volunteers

from two Viennese driving schools it was decided that applicants of the Red Cross

organization, who perform civilian service, were the population of interest2. From that one,

70 volunteers could be tested. However, 13 out of a total of 81 testees had to be removed

from analyses because they processed the first part of the “Family Relation Reasoning-

Test” (9 items) in less than 50 seconds which is out of range of sincere working at. From

the remaining 68 testees, 59 were male and 9 were female. The age ranged from 16 to 27

years (M=19.0, SD=1.56).

Computer Test Service

LAMBDA was used in the program version of Haiden (2009). All the other test-

batteries were used from the Vienna Test System (SCHUHFRIED). The time needed to

complete all administered tests ranged between 95 to 130 minutes.

Results

An exploratory factor analysis (principal component analysis; eigenvalue larger than 1

criterion; varimax rotation) was carried out and all described scores of all tests were used

(see Table 1 – bear in mind, that the BAcO subtests offer two of them, each). Six factors

resulted (percentage of explained variance 71.5) according to the eigenvalue criterion as

well as the scree test. The rotated factor loadings are listed in Table 1; loadings with an

absolute value larger than .70 are in bold. With reference to these loadings, the six factors

2 Many thanks to Mercedes Huscsava, MD, MSc, BSc, who managed the cooporation with the Red Cross organization.

98

may be labeled as: preciseness [of learning (and reasoning)], barrenness, tardiness,

fissionability, focusing, and persistence. Regarding the factoral structure, cognitive aspects

are all pooled in the first factor, ranging from learning efficiency to memory and reasoning

– though both the latter are not overwhelmingly loading. All the other factors are rather

personal characteristics of style as just defined as being measured by tests for experiment-

based assessment of behavior. Concerning (convergent and divergent) construct validity of

LAMBDA, this test-battery clearly dominates learning efficiency; and – in finding that

(verbal) reasoning strongly correlates with learning efficiency – this test-battery

predominates two further factors. That is besides barrenness a special aspect of stress-

resistance, namly focusing. An issue of interest is that BAcO itself discloses three (more)

different aspects of stress-resistance; as a matter of fact, according to our analysis there is

no general construct of stress-resistance established. LAMBDA, in particular, does not

measure tardiness, fissionability, and persistence as a consequence of stress. What is of

interest regarding “attitudes of Work”, is that impulsiveness hardly loads in any factor; that

is, for now, LAMBDA results as quite independent from this personal style. Finally, with

regard to INSBAT, this conventional test-battery does not essentially contribute to the

factor structure.

99

Table 1: Loadings of the six-factor solution of exploratory factor analysis of LAMBDA

and three other test-batteries. Loadings with an absolute value larger than .70 are printed in

bold and though explaining less than 50% of variance, several loading between .65 and .69

are in italics. The eigenvalues are: 4.15, 2.00, 1.81, 1.36, 1.11, 1.02.

Factor

1 2 3 4 5 6

LAMBDA: ratio of the number mastered examination sheets and total

number of required examination sheets

.84 .20 -.10 .01 -.04 .19

LAMBDA: total number of perfectly corrected examination sheets being of

no use due to later errors

.22 .89 -.10 .07 .08 .00

LAMBDA: duration of the initial learning process

.65 -.01 .23 -.03 -.34 -.01

LAMBDA: total time spent solving examination sheets -.13 .89 .16 .09 -.09 -.04

LAMBDA: total errors on examination sheets -.81 -.27 .08 .05 .05 -.17

LAMBDA: long-term memory .66 .09 -.09 .01 .12 -.15

LAMBDA: number of solved items of FRRT’s first part (reasoning ability) .67 -.09 -.02 -.14 -.23 -.04

LAMBDA: ratio between FRRT’s number of solved items in the second

part and the overall number of solved items (stress-resistance)

-.04 .00 -.12 .11 .90 .09

“Attitudes to Work”/“Comparing Surfaces” (impulsiveness) .37 -.22 .29 -.55 .18 -.13

BAcO: “Hindrance to Planned Action” – power .06 -.04 .07 -.02 .09 .94

BAcO: “Hindrance to Planned Action” – slowness -.06 .14 .79 -.24 -.06 -.02

BAcO: “Conflict of Tasks” – main task .13 .08 -.84 -.31 .12 -.10

BAcO: “Conflict of Tasks” – additional task .10 .07 .11 .88 .19 -.09

INSBAT: “Verbal reasoning“ .69 -.32 -.14 .29 .09 .15

INSBAT: “Long-term Memory” .65 -.10 .13 -.01 .33 -.28

INSBAT: “Verbal Short-term Memory” .55 -.13 -.19 -.04 .30 .04

Extreme group validation study with respect to impulsiveness according to a multivariate

analysis of variance disclosed non-significant mean differences (Pillai’s trace p = .180;

100

given Box-M test p = .310). As far as the subtest “Comparing Surfaces” of the test-battery

“Attitudes to Work” measures impulsiveness vs. reflexiveness at all, LAMBDA’s test

scores do not depend on it.

Kruskal-Wallis H-test regarding LAMBDA’s predictive validity also resulted in

non-significance (p=.133). That is, the different learning types (represented 13 times for

the successful learning type, 22 times for the unassertive learning type, 18 times for the

slow and ineffective learning type, and 15 times for the endeavor avoiding learning type)

do not influence the grade of the trainee program’s final exam.

Discussion

An exploratory factor analysis delivers quite encouraging results. Besides cognitive

measures (above all, learning efficiency and reasoning), LAMBDA also offers measures

for establishing personal characteristics of style. Extreme group validation failed.

However, the background for this study was rather due to the literature than to a special

aim of measurement. Therefore, the empirical result must not be evaluated as being

negative with regard to LAMBDA’s validity. Finally, in our study, no predictive validity of

LAMBDA’s learning types resulted, which indicates a negative result. We have to

conclude, that in the given context, these learning types are of no relevance. The reason

might be that the testees, being Red Cross applicants, were in some way forced to undergo

a trainee program and a final exam instead of voluntarily attending the program for

personal gain and compliancy. As a consequence, many of them probably did not aim to

perform their best at the program and exam. Under this condition they participated in our

study. Hence, they probably were less achievement motivated than testees would be who

are convinced that the test result is of any relevance for their future (occupational or

educational) life. That is, not being keen on working at the psychological test as well as on

undergoing the trainee program and the final exam might strongly downsize LAMBDA’s

101

predictive validity. We therefore have to be aware, that using LAMBDA’s learning type

assessment will only be worthwhile if the testee is eager to receive feedback in order to

make forthcoming decisions or he/she feels confident that the test results are fair and

relevant for an organization’s selection of applicants. For instance, self-assessments at a

student advisory service would meet these criteria (Kubinger, Frebort, Khorramdel, &

Weitensfelder, 2013).

Finally, we have to emphasize, that any validation attempt of LAMBDA would of

course be of no use if calibration according to IRT had malfunctioned or just neglected. As

a matter of fact, a psychological test which has proven to measure according to a certain

model of IRT does not only guarantee uni-dimensional test scores but also that the

resulting scores compare inter- and intra-individually fairly with respect to empirically

ascertainable relations of achievement behavior (cf. Kubinger, 2009c). Therefore, for

instance, the “test evaluation system” of the German federation of psychology associations

(Testkuratorium, 2006; 2007) insists on reviewing whether or not the test in question is

calibrated and tested accordingly and if at all the author is at least aware of the need for the

discussion of the scoring rules’ appropriateness with regard to the resulting scores’

relations and the empirical behavior relations. Thus far, validity is a fairly minor criterion

of test quality. With regard to tests for experiment-based assessment of behavior, fulfilling

the test quality of calibration is, however, traditionally a big challenge (cf. Kubinger &

Draxler, 2006). But LAMBDA has stood the test to some extent. First, Karolyi (2009)

proved validness of the Rasch model when LAMBDA is used to measure a testee’s interest

preference, as described above: If actually for each domain the number of errors are

scored, a testee does at all the examination sheets with respect to that domain, then this

number is fair as empirically well-founded – only for two domains do a few items have to

be deleted. Second, besides the fact that the reasoning test FRRT has already proven to fit

the Rasch model (Poinstingl, 2009, even shows that the items can be modelled by item

102

generating rules), Haiden (2009) also proved that measurement of change between the

test’s two parts (without and with interruption by the learning test of LAMBDA) applies

accordingly: If, for each pair of parallelized items, a testee’s achievement is scored either

as 1 or as 0 depending on whether he/she comes to the solution at least under stress or not,

then the Rasch model holds.

That is, LAMBDA is basically well calibrated. But further validation is needed.

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CURRICULUM VITAE:

Persönliche Daten:

Name: Georg Mandler

Adresse: Högelmüllergasse 1a/20

1050 Wien

Tel: +43 (0) 660 3149971

E-Mail: [email protected]

Geboren: 31.12.1987 in Lienz (Osttirol)

Ausbildung:

Seit 10/2007 Diplomstudium der Psychologie, Universität Wien

07/2006 – 03/2007 Zivildienst beim Roten Kreuz Tirol

09/1998 – 06/2006 Bundesgymnasium & Bundesrealgymnasium Lienz

09/1994 – 06/1998 Volksschule Dölsach

Berufserfahrung & Praktika:

Seit 06/2007 AFFiRiS AG; Mitarbeiter in der Abteilung Scientific IT

07/2011 – 08/2012 Pflichtpraktikum (240h) – SCHUHFRIED GmbH.

Zur Validität der objektiven Persönlichkeitstest-Batterie LAMBDA...

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